该论文提出了一种基于贝叶斯神经网络的方法，使用Hamitonian Monte Carlo采样和rebasin方法，对神经网络的权重进行可解释的不确定性估计，实现了采样方法和变分推断的统一。可以比较不同训练方法的神经网络，并利用HMC的不确定性估计修剪未使用贝叶斯框架训练的神经网络。