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增强边缘端神经网络可靠性：随机仿射变换的反向归一化
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
深度神经网络（DNN）在计算机视觉任务中非常有用，但在不确定性量化方面存在困难。研究人员引入了适应性贝叶斯神经网络（ABNN），可以将DNNs转换为BNNs，并保留其预测性能和不确定性量化能力。ABNN在图像分类和语义分割任务中表现出最先进的性能。
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关键要点
- 深度神经网络（DNN）在计算机视觉任务中非常有用，但在不确定性量化方面存在困难。
- 贝叶斯神经网络（BNN）能够进行不确定性估计，但难以扩展到大型 DNNs。
- 研究人员引入了适应性贝叶斯神经网络（ABNN），可以将 DNNs 转换为 BNNs。
- ABNN 通过简单的 BNN 适应层和少量微调步骤，保留了 DNNs 的预测性能。
- ABNN 在图像分类和语义分割任务中表现出最先进的性能，无需高计算预算。
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