自動運転のような安全性が重要な応用では、DNNを用いた深度推定の予測の不確かさの推定が重要になる。既存手法は、不確かさの推定のために学習プロセスの変更が必要といった課題や、サンプリングベースなために計算コストが高くリアルタイム処理に向かないという課題がある。そこで、勾配情報を活用することで既に学習された重みに変更を加えず、高速で性能の高い不確かさ推定手法を提案した。