蒙特卡洛方法

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…