1. 简介 贝叶斯神经网络不同于一般的神经网络，其权重参数是随机变量，而非确定的值。如下图所示： 也就是说，和传统的神经网络用交叉熵，mse等损失函数去拟合标签值相反，贝叶斯神经网络拟合后验分布。 这样做的好处，就是降低过拟合。 2. BNN模型 BNN 不同于 DNN，可以对…