Какво е MC Dropout като Байесово приближение?

MC Dropout (Monte Carlo Dropout) е метод за приближаване на байесовото изчисление в невронните мрежи чрез Dropout по време на теста. Обикновено Dropout се използва само по време на обучение за регуляризация, като случайно изключва неврони. В MC Dropout, Dropout се прилага и при предсказване, което позволява да се получи разпределение на предсказанията, моделирайки несигурността. Така многократното изпълнение на модела с Dropout генерира проба от приближеното апостериорно разпределение, което приближава байесовото изчисление без необходимост от сложни байесови модели.