贝叶斯神经网络初识：评述与争议
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。神经网络在各个问题领域取得了显著的表现，但其普适性受到其内在限制的阻碍，如预测上的过度自信、解释能力的欠缺和对对抗攻击的易受攻击性等。为了解决这些挑战，贝叶斯神经网络（BNNs）已成为传统神经网络的引人注目的扩展，在预测能力中整合了不确定性估计。本文系统地介绍了神经网络和贝叶斯推理的基本概念，阐明了它们对 BNNs...
本文介绍了贝叶斯神经网络的基本概念和发展，解决了神经网络在预测上的过度自信、解释能力的欠缺和易受对抗攻击等问题。文章适合具有贝叶斯方法背景但缺乏深度学习专业知识的统计学家和精通深度神经网络的机器学习专家。同时，文章还分析了常用的先验知识对模型行为和性能的影响，并深入探讨了在BNN研究领域内的先进主题。
