貝葉斯概率體系的研究有一段時間了，目前在推進貝葉斯神經網絡，看到這篇文章的辯論，這里保存下。

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5NTIxNTg0OA==&mid=2247500837&idx=1&sn=df0915b394369cfe5c9e936c44143941&chksm=ec5473a2db23fab4ddfc73cd71ceb564f3d117413bf23409f10a914d4f785fa2bcc198c8375d&mpshare=1&scene=1&srcid=&sharer_sharetime=1579477971698&sharer_shareid=5602b79897cf8f6f7ddc6bebc0fd31a9&key=d9ed8b7b5a182cf8319326febeea126dc1a0f133c658544dc5a4550e0eda8ec115e8e4e4c539675ba2269197e22ec02fb6bef89e14a5eb4947f8da7d96a9dcdca8990658151a21d1a2f4588fae22ec06&ascene=1&uin=MjkzMjQ1MDQyMQ%3D%3D&devicetype=Windows+10&version=6208006f&lang=zh_CN&exportkey=A6m66N3FpiMED6fEohk8tnQ%3D&pass_ticket=RcwNUyqM5HUb5Q0toVx4GZ7wGLL6ir4vcFrHTHhGmEj4eN94mJ423SQNuuAJpNn1

摘要：

1、BNN的簡要介紹

權重服務分布，在KL-loss后向傳播上，先驗分布的超參和激活函數選取還很重要。貝葉斯還有什么好處，正則化效果之外，正則化是通過稀疏解來發揮作用，但稀疏解和超參訓練有關，這個目前還沒看到相關文獻的證明和實驗。

2、論點：

關鍵是對特定場景的先驗有認知，否則先驗作用就不大了。另外就是可解釋性。 不好就論點更多發揮，但親測在某些數據集上特別有效。如筆者用在推薦系統的矩陣分解上，高斯分布的后驗具有解析解，速度非常快，但隨著負樣本采樣增多，性能并未如SVD那樣提升。

這個論點還是可以接受的。

更深的貝葉斯神經網絡，歡迎到個人github上一起探討。

?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的贝叶斯神经网络的辩论的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。