贝叶斯深度学习与传统神经网络的区别主要体现在：1.学习方法不同；2.不确定性处理不同；3.过拟合防控不同；4.预测结果解释性不同；5.计算复杂性不同。总的来说，传统神经网络更注重模型的拟合能力和预测精度，而贝叶斯深度学习更注重模型的不确定性量化和预测结果的可解释性。
1.学习方法不同
传统神经网络采用频率学派的观点，即通过最小化损失函数来优化模型参数。而贝叶斯深度学习则基于贝叶斯理论，将模型参数视为随机变量，通过计算后验概率来更新模型参数。
2.不确定性处理不同
传统神经网络通常无法直接量化模型的不确定性。而贝叶斯深度学习则可以量化模型的不确定性，例如通过后验概率的标准差来表示预测结果的不确定性。
3.过拟合防控不同
传统神经网络主要通过正则化技术（如L1、L2正则化、Dropout等）来防止过拟合。而贝叶斯深度学习则通过引入模型复杂度的先验知识，利用贝叶斯理论的边缘化效应自然地实现了过拟合的防控。
4.预测结果解释性不同
传统神经网络的预测结果通常难以解释。而贝叶斯深度学习的预测结果可以给出后验概率分布，从而提供了预测结果的不确定性，提高了预测结果的解释性。
5.计算复杂性不同
传统神经网络的训练通常需要进行大量的反向传播计算，而贝叶斯深度学习由于需要计算后验概率，其计算复杂性通常更高。
延伸阅读
贝叶斯神经网络和MC Dropout
贝叶斯神经网络是一种具有贝叶斯属性的神经网络。相比于传统神经网络，贝叶斯神经网络可以对模型的不确定性进行量化。MC Dropout是一种简单有效的方法，可以使传统神经网络具有类似贝叶斯神经网络的属性，即可以量化预测的不确定性。这使得我们在使用传统神经网络的同时，还能得到模型不确定性的估计。
