Probabilistic Backpropagation for Scalable Learning of Bayesian Neural Networks
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Probabilistic Backpropagation for Scalable Learning of Bayesian Neural Networks
Large multilayer neural networks trained with backpropagation have recently achieved state-of-the-art results in a wide range of problems. However, using backprop for neural net learning still has some disadvantages, e.g., having to tune a large number of hyperparameters to the data, lack of calibrated probabilistic predictions, and a tendency ...
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