深度神经网络中的有效可扩展不确定性量化学习主动子空间

BriefGPT - AI 论文速递 ·

本研究提出了一种新颖的方案，通过构建神经网络参数的低维子空间来解决贝叶斯深度学习中的计算复杂性限制。该方案通过Monte Carlo采样方法或变分推断实现了可行和可扩展的贝叶斯推断，为回归任务提供了可靠的预测和不确定性估计。

低维子空间回归任务子空间神经网络神经网络参数计算复杂性限制贝叶斯深度学习

原文约300字/词，阅读约需1分钟。