该文介绍了一种更高效的概率元学习方法——APOVI-BNN，通过对贝叶斯神经网络的推理进行逐数据点摊销，获得了近似后验。作者将其看作神经过程家族的新成员，以此作为激励使用神经过程训练目标，以实现更好的预测性能。

敏感度感知的摊还贝叶斯推断
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