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基于贝叶斯熵神经网络的物理感知预测
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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
该文章介绍了一种通过贝叶斯学习的视角考虑深度神经网络的对抗训练的方法，并提出了一种具有可证明保证的贝叶斯神经网络（BNN）的对抗训练的原则性框架。该方法在MNIST、FashionMNIST和CIFAR-10上训练出可证明鲁棒性的模型，并用于不确定性校准。这是第一次直接训练可证明的BNN，可在安全关键应用中部署。
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关键要点
- 通过贝叶斯学习的视角考虑深度神经网络的对抗训练。
- 提出了一种具有可证明保证的贝叶斯神经网络（BNN）的对抗训练的原则性框架。
- 该方法在MNIST、FashionMNIST和CIFAR-10上训练出可证明鲁棒性的模型。
- 该模型用于不确定性校准。
- 这是第一次直接训练可证明的BNN，促进在安全关键应用中的部署。
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