Čo je MC Dropout ako Bayesian aproximácia?

MC Dropout (Monte Carlo Dropout) je metóda približovania bayesovského odhadu v neurónových sieťach pomocou Dropout počas testovania. Zvyčajne sa Dropout používa iba počas tréningu na reguláciu, náhodným vypínaním neurónov. V MC Dropout sa Dropout aplikuje aj počas predpovede, čo umožňuje získať rozdelenie predpovedí modelovaním neistoty. Týmto spôsobom opakované spustenie modelu s Dropout generuje vzorku z približovaného posteriorného rozdelenia, čo približuje bayesovský odhad bez potreby zložitých bayesovských modelov.