贝叶斯神经网络决策理论论文提交修订版

Daniel Andrew Coulson 提交了《贝叶斯神经网络的极小极大性与可容许性》第二版。论文分析正态位置模型、二次损失下的深层全连接 ReLU 贝叶斯神经网络，称固定先验尺度对应的 Bayes 决策规则并非极小极大；对先验有效输出方差设置超先验后，得到的决策规则则同时可容许且极小极大。 研究还将结果扩展到 Kullback–Leibler 损失下的预测密度估计，并报告模拟验证了这些结论。

AI 根据报道生成 · 47 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。