本文探讨了深度神经网络中的不确定性量化方法，提出了一种基于概率的Conformal Prediction框架，以提高模型的可靠性和准确性。研究通过理论推导和实验验证了该方法在医学诊断等高风险场景中的有效性，并结合经典算法，优化了预测区间的大小。