في هذا البحث، نعيد النظر في تقنيات تقدير عدم اليقين ضمن الشبكات العصبية العميقة ونجمع مجموعة من التقنيات لتعزيز موثوقيتها. أظهرت دراستنا أن تطبيقًا متكاملًا لتقنيات متنوعة - تتراوح بين تنظيم النماذج، تصنيف البيانات، والتحسين - يحسن بشكل كبير دقة تقدير عدم اليقين في مهام تصنيف الصور. يؤدي التأثير التآزري لهذه التقنيات إلى ظهور نهجنا الجديد SURE (SURE). قمنا بتقييم SURE بدقة ضد مقاييس التنبؤ بالفشل، وهي بيئة اختبار حاسمة لفعالية تقدير عدم اليقين. أظهرت نتائجنا أداءً أفضل بشكل مستمر مقارنة بالنماذج التي تطبق كل تقنية على حدة، عبر مختلف المجموعات البيانات وبنية النماذج. عند تطبيقها على تحديات العالم الحقيقي مثل فساد البيانات، الضوضاء في التسميات، وتوزيع الفئات ذي الذيل الطويل، تظهر SURE صلابة ملحوظة، حيث تقدم نتائجًا أفضل أو مماثلة لأحدث الطرق المتخصصة الحالية. وبشكل خاص على مجموعتي بيانات Animal-10N وFood-101N للتعلم مع تسميات ضوضائية، تحقق SURE أداءً رائدًا دون أي تعديلات خاصة بالمهمة. هذا العمل لا يضع فقط مقاييس جديدة للتقدير القوي لعدم اليقين بل يفتح أيضًا الطريق لتطبيقه في سيناريوهات عالمية متعددة حيث تكون الموثوقية ذات أهمية قصوى. شفرتنا البرمجية متاحة على الرابط \url{https://yutingli0606.github.io/SURE/}.