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Dec, 2023
贝叶斯神经网络中可行的函数空间变分推理
Tractable Function-Space Variational Inference in Bayesian Neural Networks
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Tim G. J. Rudner, Zonghao Chen, Yee Whye Teh, Yarin Gal
TL;DR
在这篇论文中,我们提出了一个基于函数空间变分推断的可扩展函数空间变分推断方法,该方法明确地将贝叶斯推断应用于神经网络,并允许结合先验信息以产生可靠的预测不确定性评估。我们展示了该方法在一系列预测任务上的最新不确定性估计和预测性能,并证明其在安全关键的医学诊断任务中表现出色。
Abstract
Reliable
predictive uncertainty estimation
plays an important role in enabling the deployment of
neural networks
to safety-critical settings. A popular approach for estimating the predictive uncertainty of
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