\"drbayes\"是一个用于贝叶斯深度学习子空间推理的代码库

贝叶斯深度学习的子空间推理 该存储库包含本文介绍的子空间推断方法的PyTorch代码 （ ，（ ，（ ，（ ，（ Dmitry Vetrov）和安德鲁·戈登·威尔逊（Andrew Gordon Wilson） 介绍 对于深度神经网络模型，精确的贝叶斯推理是难于处理的，并且现有的近似推理方法存在许多局限性，这在很大程度上是由于参数空间的高维性所致。 在子空间推理中，我们通过在参数空间的低维子空间中执行推理来解决此问题。 在本文中，我们展示了如何构建非常低维的子空间，其中可以包含各种高性能模型。 与原始参数空间相比，此类子空间中的贝叶斯推断要容易得多，并且会产生很强的结果。 在较高的层次上，我们的方法进行如下： 我们构造参数空间的低维子空间 我们对该子空间中的参数进行后验分布近似 我们从子空间中的近似后验中采样并执行贝叶斯模型平均。 例如，通过仅在5维子空间中执行近似推理，我们