【深度学习中的不确定性-贝叶斯CNN | TensorFlow概率】Uncertainty In Deep Learning — Bayesian CNN | TensorFlow Probability

第一部分-简介 第二部分-任意不确定性和极大似然估计 第三部分-基于Backprop的认知不确定性和贝叶斯 第四部分-实现全概率贝叶斯CNN 第五部分-贝叶斯CNN的实验 第六部分-贝叶斯推理和Transformers

在本文中，我们将探索如何使用TensorFlow Probability (TFP)实现一个全概率贝叶斯CNN模型。在第2部分中，我们只创建了能够捕获任意不确定性或数据不确定性的模型。