不確実性の推定は実世界でニューラルネットワークを運用するために不可欠である．しかし現在うまくいっているアプローチのほとんどは計算量が多い．また，最近提案されたDeterministic Uncertainty Methods（DMU）は主に分類タスクで使用されており，他タスクで機能するか明らかでない．本研究では多くのタスクで機能し，かつ効率的なDMUを開発することを目的としている．