贝叶斯方法
从参数后验分布出发进行推断的统计方法，在深度学习中通过 MC Dropout、贝叶斯神经网络等技术实现不确定性估计，理论优雅但计算开销较大。
Timeline (last 90 days)
贝叶斯方法（如 MC Dropout、贝叶斯神经网络）从参数后验分布出发，通过多次随机前向传播采样来近似预测分布。
分位数回归、集成学习和贝叶斯方法三种不确定性估计路径各有取舍：分位数回归计算最省，集成学习实现简单但训练成本高，贝叶斯方法理论最优雅但收敛慢。
Methods for addressing measurement error include using multiple measurements or instrumental variables, and employing error-correction models or Bayesian methods to explicitly model the error.
Bayesian methods can use historical failure rates as a prior and combine them with new observations to update the posterior distribution, conservatively estimating true risk when samples are scarce
贝叶斯方法在20世纪90年代曾被神经网络热潮边缘化，但其理论价值在后来的深度学习不确定性量化中得到重新认可
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贝叶斯方法（如 MC Dropout、贝叶斯神经网络）从参数后验分布出发，通过多次随机前向传播采样来近似预测分布。
50%Unverified分位数回归、集成学习和贝叶斯方法三种不确定性估计路径各有取舍：分位数回归计算最省，集成学习实现简单但训练成本高，贝叶斯方法理论最优雅但收敛慢。
50%UnverifiedMethods for addressing measurement error include using multiple measurements or instrumental variables, and employing error-correction models or Bayesian methods to explicitly model the error.
50%UnverifiedBayesian methods can use historical failure rates as a prior and combine them with new observations to update the posterior distribution, conservatively estimating true risk when samples are scarce
50%Unverified贝叶斯方法在20世纪90年代曾被神经网络热潮边缘化，但其理论价值在后来的深度学习不确定性量化中得到重新认可
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