bnn模型的特点

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BNN模型是使用贝叶斯推理将多个神经网络模型结合起来的集成模型。其特点如下：

bnn模型与传统的神经网络需要大量的训练数据不同，BNN可以处理小数据集，因为它能够避免过拟合。过拟合是与大多数传统MLT相关的一个问题，BNN通过先验概率分布来避免在训练期间计算多个模型的平均值，从而对网络产生正则化效应。换言之，神经元的权值和偏差不是一个单一的值，而是从一个分布中取样，并定期更新以训练BNN。

5小时前

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