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NODE-Adapter：神经常微分方程用于更好的视觉 - 语言推理
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出一种新的方法，通过考虑ODE求解器的终止时间T上的分布来模型化神经ODE中的不确定性，并采用贝叶斯学习从数据中获得T的后验分布，实现模型选择的自动化。通过ALT-NODE模型使每个数据点有自己独特的T的后验分布，多个后验样本的NODE表示可以有效预测。实验结果表明，在合成数据和现实世界图像分类数据上取得了较好的效果。
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关键要点
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提出一种新的方法，通过考虑ODE求解器的终止时间T上的分布来模型化神经ODE中的不确定性。
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采用贝叶斯学习从数据中获得T的后验分布，实现模型选择的自动化。
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使用ALT-NODE模型使每个数据点有自己独特的T的后验分布。
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多个后验样本的NODE表示可以有效预测。
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实验结果表明在合成数据和现实世界图像分类数据上取得了较好的效果。
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