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敏感度感知的摊还贝叶斯推断
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种更高效的概率元学习方法——APOVI-BNN，通过对贝叶斯神经网络的推理进行逐数据点摊销，获得了近似后验。作者将其看作神经过程家族的新成员，以此作为激励使用神经过程训练目标，以实现更好的预测性能。
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关键要点
- 提出了一种更高效的概率元学习方法——APOVI-BNN。
- APOVI-BNN通过逐数据点摊销贝叶斯神经网络的推理，获得近似后验。
- 摊销方案下的近似后验质量与传统变分推理相似或更好。
- APOVI-BNN被视为神经过程家族的新成员，激励使用神经过程训练目标。
- 在复杂问题上，APOVI-BNN实现了更好的预测性能。
- 在一维回归和图像完成设置中，APOVI-BNN在训练数据有限的情况下表现最佳。
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