本文探讨了基于全连接神经网络的分布回归理论，提出了一种结合概率测度的创新框架。研究表明，该方法在气象预测和变量选择中表现优异，并在对抗性学习和分布偏移问题上优于传统正则化方法。此外，深度非参数回归方法在统计推断中有效量化预测不确定性。