Какой метод лучше оценивает неопределенность модели: deep ensembles или Monte-Carlo (MC) dropout

Deep ensembles чаще дают более точную оценку неопределенности, особенно на данных вне распределения (OOD).

Ключевые различия:
✔️ Deep ensembles — обучают несколько независимых моделей и усредняют их предсказания. Это улучшает устойчивость к OOD-данным и повышает точность вероятностных оценок.
✔️ MC-dropout — использует дропаут во время инференса для моделирования неопределенности, что дешевле вычислительно, но менее эффективно в сложных сценариях.