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函数空间贝叶斯伪核心集的贝叶斯神经网络
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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
该文介绍了一种构建贝叶斯伪核心集的方法，通过在函数空间上构造变分逼近，绕过可扩展性有限和多模态问题，具有增强的不确定度量化能力和更好的稳健性。实验证明，该方法在各种模型架构下都表现出色。
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关键要点
- 该文介绍了一种构建贝叶斯伪核心集的方法。
- 通过在函数空间上构造变分逼近，绕过可扩展性有限和多模态问题。
- 该方法具有增强的不确定度量化能力和更好的稳健性。
- 实验证明，该方法在各种模型架构下表现出色。
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