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贝叶斯深度学习

时间：2025-05-30 08:56:09 点击：次

贝叶斯深度学习是将贝叶斯方法与深度学习相结合的领域，核心是对神经网络的参数进行概率建模，用概率分布描述模型的不确定性，而非传统深度学习中的点估计。它通过引入先验知识和后验推断，使模型能够量化认知不确定性（模型自身的不确定性）和数据不确定性（观测噪声），在小样本学习、不确定性感知决策等场景中具有独特优势。