是否有可能构建一个没有概率分布作为因变量的贝叶斯神经网络来进行预测建模？

我的意思是，如果 id 想推断一个特定的值，比如 y（例如 y=5），带有解释变量 X 的向量（例如 X=[3,5,1.3,(.....)]）贝叶斯神经网络推断 ymean 具有标准偏差 sigma 的分布（例如 ymean =5，sigma =0.5）。

它甚至有意义吗？神经网络的损失函数是否能够通过将 y 与 ymean 进行比较而不考虑 simgma 来工作？

部分答案：我认为 sigma 是神经网络权重矩阵分布的结果，它应该可以工作。但我想确定并理解。

PS：我从事生态学工作，因此获得概率分布作为结果将符合我的目标。