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多项式信念网络
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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
贝叶斯较量提高深度神经网络准确性和校准性，深度集合提供近似贝叶斯无脊柱化的有效机制，研究模糊神经网络权重分布的函数先验，提供贝叶斯视角校准预测分布。
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关键要点
- 贝叶斯较量的关键是无脊柱化，能够提高深度神经网络的准确性和校准性。
- 深度集合提供了近似贝叶斯无脊柱化的有效机制。
- 提出了一种方法，通过在吸引盆地内进行无脊柱化来提高预测分布，且开销不大。
- 研究模糊神经网络权重分布的函数先验，解释模型的泛化性质。
- 提供贝叶斯视角来校准预测分布。
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