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最大权重熵
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内容提要
Bayes by Backprop是一种基于Backprop的方法，用于在神经网络的权重上学习概率分布，以最小化压缩成本来规范权重。该方法在MNIST分类任务上表现出与dropout相当的性能，并且可以用来提高泛化能力和驱动强化学习中的探索和开发之间的平衡。
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关键要点
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提出了一种新的、高效的、基于 Backprop 的方法 Bayes by Backprop。
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该方法用于在神经网络的权重上学习概率分布。
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通过最小化压缩成本来规范权重。
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在 MNIST 分类任务上表现出与 dropout 相当的性能。
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在非线性回归问题中，学到的权重的不确定性可以提高泛化能力。
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该方法可以驱动强化学习中的探索和开发之间的平衡。
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