本研究提出了一种创新框架，结合灰狼优化器、贝叶斯优化和粒子群优化，改进传统蒙特卡洛Dropout在不确定性估计中的不足，显著提升深度学习模型在安全关键应用中的可靠性。

Enhancing Monte Carlo Dropout Performance for Uncertainty Quantification
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