贝叶斯深度学习是一种将贝叶斯统计理论与深度学习结合的方法，旨在通过融合概率推断和神经网络以提高模型的鲁棒性和泛化能力。在传统深度学习中，模型参数通常是确定性的，而贝叶斯深度学习引入了不确定性，更好地对数据进行建模。

在贝叶斯深度学习中，模型参数的不确定性通常由后验分布来表示，这个后验分布包含了观测数据、先验知识以及关于模型参数的不确定性。通过贝叶斯推断，可以更新参数的不确定性并得到全局最优的参数估计。相比于传统深度学习中基于点估计的参数，贝叶斯方法能够提供更加全面的概率信息，有助于更好地理解模型的预测结果。

贝叶斯深度学习的一个重要概念是贝叶斯神经网络，它引入了参数的先验分布，并通过贝叶斯推断得到后验分布。这样的方法允许模型在训练过程中考虑不确定性，从而提高模型的鲁棒性，减少过拟合的风险。此外，贝叶斯深度学习还可以有效地处理小样本学习和领域自适应等问题。

总的来说，贝叶斯深度学习通过引入贝叶斯思想为深度学习注入了灵活性和鲁棒性，使模型能够更好地利用先验知识和数据信息，取得更好的泛化能力。随着深度学习领域的不断发展，贝叶斯深度学习无疑将会在未来发挥越来越重要的作用，为解决复杂的机器学习问题提供新的思路和方法。