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TOOL · CL_299707 · Oct 14 · 04:00

新的变分滤波算法提高了深度分类器的准确性和校准性

研究人员开发了一种新的变分滤波算法，旨在提高深度学习分类器的准确性和校准性。该方法将最后一层的参数视为状态空间模型，通过预测和变分更新来吸收小批量数据。该算法使用独立的二元概率代理，在各种下游任务（包括分布外检测和在ImageNet-1k上进行微调）上，与标准的AdamW训练和变分贝叶斯最后一层（VBLL）相比，表现更优。