끄적거림

https://arxiv.org/abs/2203.16481 On Uncertainty, Tempering, and Data Augmentation in Bayesian Classification Aleatoric uncertainty captures the inherent randomness of the data, such as measurement noise. In Bayesian regression, we often use a Gaussian observation model, where we control the level of aleatoric uncertainty with a noise variance parameter. By contra arxiv.org cold posterior에 대한 트렌트..

cold posterior 관련 논문을 찾다가 발견한 리서치? 느낌의 논문이라 볼 수 있다. 이 paper에는 cold posterior의 내용이 아주 잠깐 스쳐 지나가게 나오긴 하지만, 베이지안의 철학을 이어받는 논문이라 볼 수 있다. 스위스 취리히 대학의 CS학과에서 작성되었으며, 2021년 NeurIPS의 Bayesian Deep Learning 워크샵에 게재된 내용이다. 해당 워크샵에서 한해의 베이지안에 대해 전반적으로 다루고 있으니 베이지안에 관심이 있으신 분들이면 한 번쯤 사이트에 접속해보길 권해드린다. 논문 링크 : https://arxiv.org/pdf/2105.06868.pdf 0. Abstract While the choice of prior is one of the most criti..