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深度贝叶斯模型的改进变分推理
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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
本研究提出了一种利用模型不确定性的BNN结构学习框架，比普通Bayesian neural networks更稀疏，但精度与竞争模型相当。
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关键要点
- 本研究利用模型不确定性作为BNN结构学习的框架。
- 提出了可与模型空间约束结合的可扩展变分推理方法。
- 在模型和参数的联合空间中进行推理，实现结构和参数不确定性的组合。
- 在基准数据集上进行实验，结果显示方法比普通Bayesian neural networks更稀疏。
- 该方法的精度与竞争模型相当。
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