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MC Dropout通过在推理时保持Dropout激活并多次前向传播来近似贝叶斯推断，从预测方差中量化认知不确定性
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9/11/2026
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UnverifiedMC-Dropout由Gal和Ghahramani在2016年提出，将其解释为近似贝叶斯推断，通常需要30-100次前向传播才能获得可靠的不确定性估计72% similarUnverified解决模型校准不良的技术手段包括温度缩放、Platt Scaling等后处理校准方法，以及贝叶斯神经网络、MC Dropout等不确定性估计技术66% similarUnverified丰富的上下文信息能收窄模型输出概率分布并减少幻觉，这一现象被称为「知识锚定效应」65% similarUnverified切换模型、切换推理强度、开关快速推理模式、压缩对话、缓存过期后恢复等操作都会导致提示缓存失效63% similarVerified推测解码、模型蒸馏、KV Cache优化等推理优化技术的持续进步正在使单位推理成本快速下降63% similar
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