다른 접근법으로는 몬테카를로 드롭아웃, 변분 추론, 랩라스 근사 등이 있습니다. 몬테카를로 드롭아웃은 신경망의 불확실성을 측정하기 위해 드롭아웃을 확률적으로 적용하는 방법입니다. 변분 추론은 베이지안 신경망을 훈련시키는 데 사용되며, 모델의 불확실성을 측정할 수 있습니다. 랩라스 근사는 베이지안 신경망의 사후 분포를 근사하는 데 사용되며, 모델의 불확실성을 추정할 수 있습니다. 이러한 다양한 접근법은 신경망의 신뢰성과 안정성을 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다.