本稿では、Torch-UncertaintyというPyTorch及びLightningに基づくフレームワークを紹介します。このフレームワークは、深層神経ネットワーク（DNN）が予測の不確実性を適切に定量化できない課題に対応するために設計されています。既存の不確実性定量化（UQ）手法は多数ありますが、これらを統一的に評価し統合するシームレスなツールが不足していました。Torch-Uncertaintyは、DNNのトレーニングと評価をUQ技術及び指標とともに簡素化することを目的としています。研究では、分類、セグメンテーション、回帰タスクにおける多様なUQ手法のベンチマーク実験結果が示されています。このライブラリは、信頼性の高い不確実性推定を文字通り強化するための道具として位置づけられています。