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与标准基线（ResNet32 和 MF ResNet32）相比 ， SDE-BNN 的绝对损坏误差（CE）降低了约 4.4% 。 域外输入的学习不确定性的有效性表明 ， 尽管没有在多种形式的损坏上进行训练 ， 但 SDE-BNN 对观测扰动也更加稳健 。
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