研究人员调查了似然退火对变分贝叶斯线性神经网络的影响。他们发现，在宽网络中，高斯均场变分推断会导致“先验主导”，即随着网络宽度的增加，变分预测分布会折叠到先验预测分布。该研究推导了具有各向同性高斯先验的单隐藏层线性网络的极限预测分布在特定退火计划下的情况，揭示了不同尺度下预测期望和方差的相变。研究结果表明，通过适当选择退火参数，可以恢复神经网络高斯过程的后验期望或方差。 AI
影响 为贝叶斯神经网络的行为提供了理论见解，可能为未来的模型架构和训练技术提供信息。
排序理由 这是一篇详细介绍贝叶斯神经网络理论研究成果的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- Bayesian Neural Networks
- evidence lower bound
- Gaussian function
- Gaussian process
- Kullback--Leibler divergence
- least squares method
- Neural network Gaussian process
- Variational Bayesian Linear Neural Networks
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