关于网络结构的一些疑问

[ZhiboXiao]

作者您好，请问您的网络是在推理过程中加入Dropout层来对网络的不确定性进行建模的吗，它好像并未使用贝叶斯卷积层。我的工作大多基于pytorch，对keras不够了解，如果出现阅读错误请您见谅。期待您的回复！

[ZhiboXiao]

另外，据您论文所述，BNN的输出分为两个通道，分别是相位图（1）与数据不确定性标准差图（2）。由于您并未开放训练数据，所以我遇到了一些问题。在论文的F节，您提到了如何获取真实的相位图（1），请问您如何获取真实的数据不确定性标准差图（2）呢？换句话来说，您如何获取GT来引导通道（2）的优化。如有回复，不胜感激！

[chengengliu]

“Dropout can be interpreted as a variational Bayesian approximation” https://arxiv.org/abs/1703.04977
Even you look at other BNN code they use dropout to approximate such. Regarding your second question, I think the authros are using sFPM to get the mean phase map also with some angle calibration; they mentioned that in section D and F.