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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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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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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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关键要点
- 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。
- 贝叶斯模型平均在输入特征存在线性相关性时可能出现后验收缩不足的问题。
- 提出新的先验概率分布以提高贝叶斯神经网络对多种协变量转移的稳健性。
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