本文探讨了神经网络的不确定性估计方法，重点介绍了基于贝叶斯信任网络和蒙特卡罗采样的技术。研究提出了新度量标准，以评估模型复杂度与不确定度之间的关系，并验证了这些方法在回归和图像分类任务中的有效性。同时，讨论了不确定性估计在实际应用中的挑战及未来发展方向。