不确定性量化

深度学习在诸多领域取得了显著成就，但其模型通常缺乏对不确定性的量化能力。贝叶斯方法提供了一套严谨的概率框架，通过将模型参数视为随机变量，能够自然地表达和量化预测中的不确定性。将贝叶斯方法与深度学习结合，旨在为深度模型注入概率解释，提升其鲁棒性、可解释性以及在数据稀缺场景下的表现。 贝叶斯深度学习的基本原理 贝叶斯深度学习的核心思想是将神经网络中的权重和偏置等…

在当今数据驱动的世界中，贝叶斯机器学习提供了一种独特的概率建模框架，它不仅能够量化不确定性，还能结合先验知识进行推理。与传统的频率学派方法相比，贝叶斯方法更接近人类思考的本质——在获得新证据时不断更新信念。本文将系统介绍学习贝叶斯机器学习的路径框架，从基础概念到高级应用，帮助读者构建完整的知识体系。 贝叶斯思维的核心要义 贝叶斯机器学习的核心是贝叶斯定理：后…