Encoding the Latent Posterior of Bayesian Neural Networks for Uncertainty Quantification
Bayesian Neural Networks (BNNs) have long been considered an ideal, yet unscalable solution for improving the robustness and the predictive uncertainty of deep neural networks. While they could capture more accurately the posterior distribution of the network parameters, most BNN approaches are eith...
Ausführliche Beschreibung
Bibliographische Detailangaben
| Veröffentlicht in: | IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence. - 1979. - 46(2024), 4 vom: 28. März, Seite 2027-2040
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| 1. Verfasser: |
Franchi, Gianni
(VerfasserIn) |
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| Weitere Verfasser: |
Bursuc, Andrei,
Aldea, Emanuel,
Dubuisson, Severine,
Bloch, Isabelle |
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| Format: | Online-Aufsatz
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| Sprache: | English |
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| Veröffentlicht: |
2024
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| Zugriff auf das übergeordnete Werk: | IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
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| Schlagworte: | Journal Article |
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