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钢化后座椅的细节
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原文中文，约2400字，阅读约需6分钟。
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内容提要
本文研究了调和后验，发现随机性一般情况下不会提高测试准确性，最低温度通常是最优的。使用带有某些随机性的贝叶斯模型会以降低测试准确性的代价为代价。作者讨论了使用贝叶斯模型来定位频率主义指标的需求的最优温度参数 λ 的优化目标的一个简单解释。通过 PAC-Bayesian 分析表明，温度参数 λ 不能简单地被视为修正了先验或似然的错误设置。
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关键要点
- 本文研究了调和后验，揭示了许多关键但以前未讨论过的问题。
- 在逼真的模型和数据集情况下，随机性一般情况下不会提高测试准确性，最低温度通常是最优的。
- 带有某些随机性的贝叶斯模型在校准方面的改进是以降低测试准确性为代价的。
- 讨论了使用贝叶斯模型来定位频率主义指标的需求的最优温度参数 λ 的优化目标。
- 通过 PAC-Bayesian 分析表明，温度参数 λ 不能简单地被视为修正了先验或似然的错误设置。
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