给出一句话概括这篇科学论文的主要结论


摘要: 本文中，我们提出了一种新的框架——伊甸园——用于评估局部深度神经网络（DNN）的不确定性，并探讨了计算流程的相关性质。该框架分为三个部分：反向传播模型，前向模型以及计算流程。此外，我们识别了一些形式化的特性，这些特性有助于统计计算流程。随后，我们证明了连续的DNN本质上具有纯粹的计算流程，因此具有良好的特性，可用于在更广泛的机器学习应用程序中进行改进。
本论文提出了一个名为“伊甸园”的新框架，可以用于评估局部深度神经网络的不确定性，并探索了计算流程的相关性质。该框架包括反向传播模型、前向模型和计算流程，并识别了一些形式化的特性，这些特性有助于统计计算流程。此外，论文还证明了连续的DNN本质上具有纯粹的计算流程，因此可以在更广泛的机器学习应用中进行改进。