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貝葉斯深度學習是什么,和傳統神經網絡有何不同?

來源:千鋒教育
發布人:xqq
時間: 2023-10-14 14:50:25 1697266225

1.學習方法不同

傳統神經網絡采用頻率學派的觀點,即通過最小化損失函數來優化模型參數。而貝葉斯深度學習則基于貝葉斯理論,將模型參數視為隨機變量,通過計算后驗概率來更新模型參數。

2.不確定性處理不同

傳統神經網絡通常無法直接量化模型的不確定性。而貝葉斯深度學習則可以量化模型的不確定性,例如通過后驗概率的標準差來表示預測結果的不確定性。

3.過擬合防控不同

傳統神經網絡主要通過正則化技術(如L1、L2正則化、Dropout等)來防止過擬合。而貝葉斯深度學習則通過引入模型復雜度的先驗知識,利用貝葉斯理論的邊緣化效應自然地實現了過擬合的防控。

4.預測結果解釋性不同

傳統神經網絡的預測結果通常難以解釋。而貝葉斯深度學習的預測結果可以給出后驗概率分布,從而提供了預測結果的不確定性,提高了預測結果的解釋性。

5.計算復雜性不同

傳統神經網絡的訓練通常需要進行大量的反向傳播計算,而貝葉斯深度學習由于需要計算后驗概率,其計算復雜性通常更高。

延伸閱讀

貝葉斯神經網絡和MC Dropout

貝葉斯神經網絡是一種具有貝葉斯屬性的神經網絡。相比于傳統神經網絡,貝葉斯神經網絡可以對模型的不確定性進行量化。MC Dropout是一種簡單有效的方法,可以使傳統神經網絡具有類似貝葉斯神經網絡的屬性,即可以量化預測的不確定性。這使得我們在使用傳統神經網絡的同時,還能得到模型不確定性的估計。

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