自动图像分析中的不确定性定量在许多应用中高度满足。通常，分类或细分中的机器学习模型仅用于提供二进制答案。但是，量化模型的不确定性可能在主动学习或机器人类互动中起关键作用。当使用基于深度学习的模型时，不确定性量化尤其困难，这是许多成像应用中最新的。当前的不确定性量化方法在高维实际问题中不能很好地扩展。可扩展的解决方案通常依赖于具有不同随机种子的相同模型的推理或训练集合过程中的经典技术，以获得后验分布。在本文中，我们表明这些方法无法近似分类概率。相反，我们提出了一个可扩展和直观的框架来校准深度学习模型的合奏，以产生近似分类概率的不确定性定量测量。在看不见的测试数据上，我们证明了与标准方法进行比较时的校准，灵敏度（三种情况中的两种）以及精度。我们进一步激发了我们在积极学习中的方法的用法，创建了伪标签，以从未标记的图像和人机合作中学习。
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