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ベイジアン推論では、モデル パラメーターとネットワーク出力の事後分布を使用して、ニューラル ネットワークの予測における不確実性を定量化できます。これらの事後分布を見ることで、不確実性の起源を偶然性と認
arxiv_reader のブックマーク 2022/11/29 12:48
https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2211.14605v2[arXiv reaDer][interpretation][approximation][domain][Bayesian][convolutional][dataset][arXiv][classification]ベイジアン推論では、モデル パラメーターとネットワーク出力の事後分布を使用して、ニューラル ネットワークの予測における不確実性を定量化できます。これらの事後分布を見ることで、不確実性の起源を偶然性と認2022/11/29 12:48
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arxiv-check-250201.firebaseapp.com2022/11/29
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ベイジアン推論では、モデル パラメーターとネットワーク出力の事後分布を使用して、ニューラル ネットワークの予測における不確実性を定量化できます。これらの事後分布を見ることで、不確実性の起源を偶然性と認
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