本文研究了贝叶斯神经网络的后验概率及其预测性能，发现贝叶斯后验效果不如SGD点估计。提出了“冷后验”方法以优化神经网络性能，并探讨了高斯混合模型和自适应重要性采样技术在不确定性量化中的应用，以提升计算效率和准确性。

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。