基于Min-Max中值聚合的鲁棒变分贝叶斯

这篇文章可能提出了一种新方法，用于提高变分贝叶斯（一种常用的机器学习近似推断技术）的鲁棒性。使用min-max中值聚合表明了一种减轻异常值或噪声数据影响的方法，从而获得更稳定可靠的结果。来源ArXiv表明这是一篇预印本或研究论文。

• •侧重于提高变分贝叶斯的鲁棒性。
• •采用min-max中值聚合来处理异常值。
• •可能提出了一种新的近似推断算法或技术。