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该研究使用神经操作变分推断(NOVI)来提升深度高斯过程的性能,解决了生成分布和真实后验之间的正则化 Stein 差异问题。实验证明该方法在各种数据集上表现出卓越性能,特别是在 CIFAR10 数据集上实现了 93.56% 的分类准确性。

基于正则化斯坦距离的神经算子变分推断用于深高斯过程

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-09-22T00:00:00Z
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