本文探讨了神经网络中的不确定性问题，提出了基于贝叶斯原理的反演方法和监督期望最大化框架（SEMF）等多种提高预测准确性和可靠性的方法。研究表明，这些方法在处理输入噪声和数据缺失时，能够有效生成更精确的预测区间，并在多个数据集上验证了其优越性。