德莫弗-拉普拉斯定理是中心极限定理的早期版本，证明了二项分布的概率质量函数在参数n增大时趋近于正态分布。该定理表明，独立的伯努利随机变量之和在适当归一化后，近似服从正态分布，揭示了正态分布在随机现象中的普遍性。
本研究提出了一种新方法REPEAT，旨在解决表示学习中不确定性建模不足的问题。该方法将每个像素视为伯努利随机变量，从而提高了像素的重要性和确定性估计，增强了对分布外数据的检测能力。
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