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Bayesian Generalized Linear Models
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新的经验贝叶斯方法增强了广义线性模型
研究人员开发了一种新颖的经验贝叶斯方法来拟合贝叶斯广义线性模型，引入了一种均场变分推断方法，该方法在算法内估计先验，使其无需调优。该方法优化后验均值和先验参数，支持 L-BFGS 和随机梯度下降等可扩展优化算法。该框架统一了指数族分布，并在稀疏逻辑回归应用中展示了优于现有方法的预测性能。
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最后一层线性化匹配全网络UQ性能
一篇新的研究论文探讨了仅使用深度神经网络的最后一层进行不确定性量化的有效性。研究发现，这种称为最后一层线性化的简化方法在模拟认知不确定性方面，提供了与全网络线性化相当的性能。该方法显著提高了计算效率，使其成为关键应用中安全部署AI的可行选项。