1.學習方法不同
傳統神經網絡采用頻率學派的觀點，即通過最小化損失函數來優化模型參數。而貝葉斯深度學習則基于貝葉斯理論，將模型參數視為隨機變量，通過計算后驗概率來更新模型參數。
2.不確定性處理不同
傳統神經網絡通常無法直接量化模型的不確定性。而貝葉斯深度學習則可以量化模型的不確定性，例如通過后驗概率的標準差來表示預測結果的不確定性。
3.過擬合防控不同
傳統神經網絡主要通過正則化技術（如L1、L2正則化、Dropout等）來防止過擬合。而貝葉斯深度學習則通過引入模型復雜度的先驗知識，利用貝葉斯理論的邊緣化效應自然地實現了過擬合的防控。
4.預測結果解釋性不同
傳統神經網絡的預測結果通常難以解釋。而貝葉斯深度學習的預測結果可以給出后驗概率分布，從而提供了預測結果的不確定性，提高了預測結果的解釋性。
5.計算復雜性不同
傳統神經網絡的訓練通常需要進行大量的反向傳播計算，而貝葉斯深度學習由于需要計算后驗概率，其計算復雜性通常更高。
延伸閱讀
貝葉斯神經網絡和MC Dropout
貝葉斯神經網絡是一種具有貝葉斯屬性的神經網絡。相比于傳統神經網絡，貝葉斯神經網絡可以對模型的不確定性進行量化。MC Dropout是一種簡單有效的方法，可以使傳統神經網絡具有類似貝葉斯神經網絡的屬性，即可以量化預測的不確定性。這使得我們在使用傳統神經網絡的同時，還能得到模型不確定性的估計。
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