本文研究了贝叶斯神经网络（BNNs）中的不确定性估计，提出了改进的近似后验分布和推理方法，克服了传统方法的局限性。实验结果表明，所提方法在模型稀疏性和预测精度上优于普通BNNs，有效样本量可提高50倍。