本文提出了一种基于误差对齐的不确定性优化方法，旨在提高深度神经网络的预测不确定性与模型误差的相关性。研究评估了多种回归任务中的不确定性预测校准方法，并探讨了模型复杂度与不确定度之间的权衡。实验结果表明，该方法在多个数据集上表现优异，特别是在车辆运动预测和物体检测任务中。