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贝叶斯神经网络中的摊还推断
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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
本文介绍了一种更数据高效的概率元学习方法，即APOVI-BNN。该方法通过摊销伪观测变分推理贝叶斯神经网络，提高了贝叶斯神经网络的推理质量。同时，APOVI-BNN作为神经过程家族的新成员，在复杂问题上具有更好的预测性能。在一维回归问题和图像完成设置中，APOVI-BNN在训练数据有限的情况下表现最好。
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关键要点
- 提出了一种更数据高效的概率元学习方法APOVI-BNN。
- APOVI-BNN通过摊销伪观测变分推理提高了贝叶斯神经网络的推理质量。
- APOVI-BNN作为神经过程家族的新成员，能够在复杂问题上实现更好的预测性能。
- 在一维回归问题和图像完成设置中，APOVI-BNN在训练数据有限的情况下表现最佳。
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