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贝叶斯与 PAC-Bayesian 深度神经网络集成
贝叶斯神经网络通过学习模型参数的后验分布来解决认知不确定性问题。使用该后验进行抽样和加权网络,从而形成一个被称为贝叶斯集合的集合模型。相对于个别网络,深度集合可以受益于误差抵消效应,提高预测性能。本文论证了贝叶斯集合的抽样和加权方法并不适合
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a month ago
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