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新方法使贝叶斯神经网络中的随机性稀疏化

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种用于贝叶斯神经网络的新颖方法，该方法涉及选择性地使参数确定性，而不是完全随机性。这种被称为“部分随机性”的方法使用深度权重分解来识别先验尺度低于特定截止值的参数，并将它们指定为确定性的。该技术对随机性进行稀疏化，而不是对网络容量进行稀疏化，从而实现了可以有效检查的通用条件密度近似证书。在双峰目标和UCI基准上的实验表明，这种学习到的分割在保持大约一半参数为确定性的同时，其性能与完全随机的网络相当。 AI

影响 这项研究通过优化随机和确定性参数之间的平衡，可能导致更有效和更强大的贝叶斯神经网络。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Marius P Linhard, Maurizio Filippone ·

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    arXiv:2610.09886v1 Announce Type: cross Abstract: Bayesian neural networks need not be fully stochastic to be universal conditional density approximators, but it remains open which parameters should be stochastic. We learn this split by applying deep weight factorization to the p…

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