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自适应采样策略暗示有偏信念：热炉效应的推广
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究发现，后验温度调整可以更好地反映新增训练样本信息的贝叶斯神经网络模型。先验常高估标签不确定性。
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关键要点
- 后验温度调整在贝叶斯神经网络中起重要作用。
- 常用的先验在高质量分类数据集中高估标签的不确定性。
- 高斯过程回归研究表明，正数温度对应于修改后的有效后验。
- 调整后验温度与经验贝叶斯直接相关。
- 降低后验温度可以更好地反映新增训练样本的信息。
- 冷后验可能更好地反映真实的先验信念，尽管不总是精确推理。
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