Bayesian deep learningとconformal predictionを組み合わせることで安全性向上に寄与する点は次の通りです：
不確実性表現: Bayesian deep learningは深層学習モデルに予測不確実性を表現する能力を持たせます。これによりモデルはin-distributionおよびout-of-distribution dataで精度良く出力しやすくなります。
Calibration改善: conformal predictionは(未キャリブレートでも)予測された確率値からprediction set（予測区間） を生成し，交換可能条件付けされたdata (Vovk et al., 2005) のマージナルカバー ジュアランティー(marginal coverage guarantee) を提供します。この結果，in-distribution guaranteesだけでなく， out-of distribution dataでも改善したcalibrationも期待されます。
Misspecifications修正: Dewolf et al. (2023); Stanton et al. (2023) では両手法 のmisspecification修正目的も議論しており, 拡張したcoverage及びML システム 全体へtrust 向上も期待されています。
これら二つ方法論間コンビネーション使って, ML システム内部担当者トラスト感増加及び 安全 性 向 上 費用 削 減 可能 性 高められました.