本研究探讨了神经网络中的量化不确定性，填补了深度集成与贝叶斯神经网络之间的理论空白。作者证明深度集成实现了贝叶斯平均，揭示了先验分布对集成现象的影响，为深度集成提供了新的理解，可能促进未来模型的改进。

该研究提出了三种方法来量化二分类问题中的不确定性，包括标定、置信区间和预测集，并建立了它们之间的联系。研究还推导了针对固定宽度和统一质量分组的二分类问题的置信区间方法，以及针对流数据和协变量转移的扩展方法。

大型语言模型和自然语言处理应用需要量化不确定性，以提高决策可靠性。条件预测是解决这个问题的有希望的框架。本文调研了条件预测技术和NLP应用，并指出了未来研究方向和挑战。

大型语言模型和自然语言处理应用需要量化不确定性，以提高决策可靠性。条件预测是解决NLP系统缺乏不确定性量化的理论上健全且实用的框架。本文调研了条件预测技术和NLP中的应用，并指出了未来研究的方向和挑战。

本文研究了处理模糊情感的三种方法，通过量化情感分类的不确定性来检测具有模糊情感的话语，将其视为域外样本，并提出以分布形式表示情感。实验结果证明了所提出方法的卓越能力。