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alpha
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approximate posteriors
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近似贝叶斯推断中的重参化不变性
Bayesian 神经网络的近似后验在重新参数化下保持不变的问题被证明在线性化拉普拉斯近似中得到缓解。通过发展一种新的几何观点来解释线性化的成功,并利用 Riemann 扩散过程将这些重新参数化不变性扩展到原始神经网络预测,从而提出了一种简
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