Что такое MC Dropout как Bayesian approximation?

MC Dropout (Monte Carlo Dropout) — это метод аппроксимации байесовского вывода в нейронных сетях с помощью Dropout во время тестирования. Обычно Dropout используется только при обучении для регуляризации, случайно отключая нейроны. В MC Dropout Dropout применяется и при предсказании, что позволяет получить распределение предсказаний, моделируя неопределённость. Таким образом, многократное прогонка модели с Dropout генерирует выборку из аппроксимированного апостериорного распределения, что приближает байесовский вывод без необходимости сложного байесовского моделирования.