#不确定性估计

Bayesian-Torch是PyTorch的扩展库，用于在深度学习模型中实现贝叶斯推理和不确定性估计。它提供贝叶斯层，支持将确定性神经网络转换为贝叶斯形式。库包含变分推理、MOPED、量化和AvUC损失等功能，适用于不确定性感知应用。研究人员和开发者可利用Bayesian-Torch构建更可靠、可解释的AI模型。

Baal是一个开源的贝叶斯主动学习库，适用于工业应用和研究场景。该库提供多种主动学习方法，如蒙特卡洛Dropout和深度集成。Baal框架由四个核心组件构成，使实现主动学习流程变得简单高效。支持Python 3.8及以上版本，可通过pip或Poetry安装。Baal能有效减少数据标注工作量，提升模型性能，是机器学习领域的实用工具。