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Simplifying the Prediction Process in Bayesian Deep Learning
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内容提要
本研究提出了一种通过单次前向传播提升贝叶斯深度学习预测效率的方法，利用激活函数的局部线性化和线性层的高斯近似，成功应用于多层感知机和变压器模型的回归与分类任务。
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关键要点
- 本研究提出了一种通过单次前向传播提升贝叶斯深度学习预测效率的方法。
- 该方法利用激活函数的局部线性化和线性层的高斯近似。
- 研究成功应用于多层感知机和变压器模型的回归与分类任务。
- 该方案能够分析性地计算后验预测分布的近似值，从而提升预测效率。
- 贝叶斯深度学习在推断计算效率方面的问题尚未得到充分关注。
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