Wishart Ansatz

New Ansatz Predicts Bayesian Deep Neural Network Performance

研究人员开发了一种新的近似方法来预测具有固定深度的贝叶斯深度神经网络（MLP）的泛化性能。该方法利用等效Wishart Ansatz来模拟分层经验核的涨落，从而能够在比例宽度范围内进行大偏差分析。该框架将深度网络中的表示学习过程简化为一组标量序参数，并通过识别局部核重整化机制将其扩展到卷积架构。