突破性贝叶斯神经网络提供增强的效率和性能
分析
这项研究引入了一种新颖的贝叶斯神经网络方法，承诺改进预测性能和 Out-of-Distribution (OOD) 检测。 通过关注奇异后验，该方法以更少的参数实现了有竞争力的结果，为更高效、更稳健的 AI 模型铺平了道路。
引用 / 来源
查看原文"在标准基准测试中，我们的方法在MLP、LSTM和Transformer上的表现，与5个成员的深度集成模型相比，在使用少至$15\times$个参数的情况下，实现了具有竞争力的预测性能。"
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ArXiv Stats ML2026年2月3日 05:00
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