bayesian-neural-networks

本文研究了使用变分推断训练的贝叶斯神经网络的数据增强方法，推导了精确等变性的条件，并引入了新颖的对称化技术（如轨道扩展）以提升对称性和性能。

提出EVIDENT框架，该框架整合贝叶斯训练与基于证据的排序进行神经架构选择，并在1型糖尿病的个体化血糖预测中演示，系统地选择泛化可靠的轻量模型。