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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
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内容提要
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。
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关键要点
- 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。
- 该方案称为活跃子空间，显著降低了参数空间的维度。
- 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。
- 该方法为各种回归任务提供了可靠的预测和鲁棒的不确定性估计。
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