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概率编程中超越路径上贝叶斯模型平均

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内容提要

该文介绍了使用新的先验概率分布提高贝叶斯神经网络对多种协变量转移的稳健性。使用全批处理的哈密尔顿蒙特卡罗来近似推断的贝叶斯神经网络在协变量转移下表现良好，但在输入特征中存在线性相关性导致后验收缩不足的情况下，贝叶斯模型平均可能会出现问题。

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先验概率分布 协变量转移 后验收缩 哈密尔顿蒙特卡罗 贝叶斯神经网络
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