Ce este MC Dropout ca aproximație Bayesiană?

MC Dropout (Monte Carlo Dropout) este o metodă de aproximare a inferenței bayesiene în rețele neuronale folosind Dropout în timpul testării. De obicei, Dropout este utilizat doar în timpul antrenamentului pentru regularizare, dezactivând aleatoriu neuronii. În MC Dropout, Dropout se aplică și în timpul predicției, ceea ce permite obținerea unei distribuții a predicțiilor modelând incertitudinea. Astfel, rularea de mai multe ori a modelului cu Dropout generează o probă din distribuția a posteriori aproximată, apropiind inferența bayesiană fără necesitatea unui model bayesian complex.