Über die vorgestellten Analysetechniken hinaus existieren weitere computergestützte Ansätze zur Identifizierung von Unsicherheiten in entsprechenden Daten. Mittels Bayesscher Verfahren können differenzierte Metriken zur Abschätzung von Unsicherheit generiert werden (vgl. z.B. Zhang et al., 2024; Miok et al., 2020; Xiao/Wang, 2019). Ein verbreitetes Maß ist hierbei die Monte-Carlo-Dropout-Methode (Gal/Ghahramani, 2016; Srivastava et al., 2014). Bei dieser werden im Unterschied zur Dropout-Regularisierungstechnik die Bernoulli-verteilten Dropout-Masken eines Deep Neural Networks auch zur Testzeit angewandt. Nach mehrmaligen Durchläufen unter verschiedenen Masken erhält man eine Verteilung, deren Mittelwert als Klassifikationsvorhersage und deren Varianz als Unsicherheitsmaß der Klassifikation gedeutet werden können.