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高维变分推理的稳定正则流训练
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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
本文将神经网络中的乘性噪声重新解释为辅助的随机变量，并将其引入贝叶斯神经网络的变分设置中。通过使用这种解释，我们展示了通过采用标准化流来改进近似后验估计的高效性和简单性，同时仍允许局部重新参数化和可计算较低的下界。通过实验证明，基于这种新近似方法的贝叶斯神经网络方法在预测准确性和不确定性方面都有显著提高。
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关键要点
- 将神经网络中的乘性噪声重新解释为辅助的随机变量。
- 将乘性噪声引入贝叶斯神经网络的变分设置中。
- 采用标准化流来改进近似后验估计的高效性和简单性。
- 允许局部重新参数化和可计算较低的下界。
- 实验证明新近似方法的贝叶斯神经网络在预测准确性和不确定性方面显著提高。
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