완전 연결 베이지안 신경망의 실제 응용 사례에서 고려해야 할 몇 가지 실용적인 고려사항이 있습니다. 첫째, 모델의 복잡성과 일반화 능력 사이의 균형을 유지해야 합니다. 너무 복잡한 모델은 오버피팅의 위험을 증가시킬 수 있습니다. 둘째, 데이터의 양과 품질에 따라 모델의 구조와 하이퍼파라미터를 조정해야 합니다. 셋째, 사전 분포를 선택할 때 모델의 특성과 데이터에 적합한 사전 분포를 고려해야 합니다. 마지막으로, 모델의 해석가능성과 계산 효율성을 고려하여 모델을 설계해야 합니다. 이러한 요소들을 종합적으로 고려하여 완전 연결 베이지안 신경망을 효과적으로 활용할 수 있습니다.