本研究提出了一种新颖的斯坦因变分牛顿神经网络集成方法，旨在提升深度神经网络在不确定性量化中的表现。该方法通过斯坦因变分牛顿更新和现代海森矩阵近似，实现了快速收敛和更准确的后验分布。实验结果显示，该方法在回归和分类任务中表现优越，显著减少训练周期，并增强了不确定性量化和抵御过拟合的能力。