如果没有欠拟合,就没有冷后验效应
贝叶斯深度学习中的冷后验效应表明,在温度 $ T <1 $ 的后验中,预测效果可能比贝叶斯后验 ($ T = 1 $) 要好。本研究更深入地阐述了冷后验效应,揭示只有当贝叶斯后验出现欠拟合情况时,才会出现冷后验效应。事实上,理论上证明了如果没有欠拟合,就不会有冷后验效应。
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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贝叶斯深度学习中的冷后验效应表明,在温度 $ T <1 $ 的后验中,预测效果可能比贝叶斯后验 ($ T = 1 $) 要好。本研究更深入地阐述了冷后验效应,揭示只有当贝叶斯后验出现欠拟合情况时,才会出现冷后验效应。事实上,理论上证明了如果没有欠拟合,就不会有冷后验效应。
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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