arXiv ID:
2603.22030
arXiv 提交日期: 2026-03-23
论先验与过参数化在贝叶斯神经网络后验分布中的相互作用 / On the Interplay of Priors and Overparametrization in Bayesian Neural Network Posteriors
1️⃣ 一句话总结
这篇论文通过理论分析和大量实验证明,在贝叶斯神经网络中,过参数化(即使用远超必要数量的参数)会与先验分布共同作用,重塑后验分布的结构,使其呈现出平衡性、权重重分配和先验一致性等规律性特征,从而让原本被认为难以处理的权重后验分布变得更有结构、更易于理解。