去除置换对称性的贝叶斯神经网络紧凑表示
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。该论文提出了一种基于贝叶斯神经网络的方法，使用 Hamitonian Monte Carlo 采样和 rebasin 方法，对神经网络的权重进行可解释的不确定性估计，从而实现了采样方法和变分推断的统一，可以直接比较不同采样方法和变分推断训练的神经网络，并利用来自 HMC 的不确定性估计逐渐修剪未使用显式贝叶斯框架训练的神经网络。
该论文提出了一种基于贝叶斯神经网络的方法，使用Hamitonian Monte Carlo采样和rebasin方法，对神经网络的权重进行可解释的不确定性估计，实现了采样方法和变分推断的统一。可以比较不同训练方法的神经网络，并利用HMC的不确定性估计修剪未使用贝叶斯框架训练的神经网络。
