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如果没有欠拟合，就没有冷后验效应
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内容提要
本文研究了后验温度调整在贝叶斯神经网络中的作用以及先验的影响。研究发现，调整后验温度可以得到更好地反映新增训练样本信息的模型。
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关键要点
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本文探讨后验温度调整在贝叶斯神经网络中的作用及先验的影响。
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研究发现，常用的先验在高质量分类数据集（如MNIST或CIFAR）中会高估标签的不确定性。
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在高斯过程回归中，任何正数的温度对应于经过修改的先验下的有效后验。
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调整后验温度直接类比于经验贝叶斯。
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在分类任务中，调整先验与调整后验温度并不直接等同。
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降低后验温度可以得到更好地反映新增训练样本信息的模型。
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冷后验可能更好地反映真实的先验信念，尽管不总是对应于精确的推理过程。
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