贝叶斯深度学习是一个新兴领域，它将深度学习的表达能力和表征能力与贝叶斯方法的不确定性建模能力相结合。正是基于这种整合为解决深度学习中的过度拟合、权重不确定性和模型比较提供了一个原则性框架。
传统的深度学习模型本质上是确定性的，而对于预侧中的不确定性，只能提供有限的作用。为了解决这个问题，贝叶斯深度学习和概率深度学习已经允许将不确定性纳入深度学习模型。
贝叶斯深度学习和概率深度学习代表了将不确定性纳入深度学习模型的重要范例。与传统的确定性深度学习相比，这些方法具有多项优势，包括提供不确定性估计的能力以及在存在分布外数据时执行稳健推理的能力。
在贝叶斯深度学习中，模型参数被视为随机变量，并且先验分布置于它们之上。此先验表示有关模型参数的先验知识，例如它们的预期值或分布形状。然后通过贝叶斯推理更新参数的后验分布，使用数据形成后验分布。这就会导致模型参数的分布和模型预测中的不确定性度量。
另一方面，概率深度学习将数据生成过程建模为概率函数。给定一个输入，该模型预测输出的分布，允许量化预测中的不确定性。这种方法对于输出空间复杂的问题特别有用，例如图像生成、语音合成。在这些情况下，将数据生成过程建模为概率函数可以捕获数据中的复杂模式并生成高质量的输出。
贝叶斯深度学习和概率深度学习都是重要且活跃的研究领域，最近在贝叶斯神经网络、变分推理和深度生成模型等技术方面取得了进展。尽管有潜在的好处，但由于高维模型和深度学习中通常使用的大量数据会带来的计算和统计的困难，因此这些方法仍然具有挑战性。
