arXiv ID:
2602.19964
arXiv 提交日期: 2026-02-23
论随机网络蒸馏、深度集成与贝叶斯推断的等价性 / On the Equivalence of Random Network Distillation, Deep Ensembles, and Bayesian Inference
1️⃣ 一句话总结
这篇论文在无限宽神经网络的极限下,从理论上证明了随机网络蒸馏(RND)这种轻量级不确定性估计方法,其核心信号等价于深度集成的预测方差,并且通过特定设计可以使其误差分布与贝叶斯推断的后验预测分布一致,从而为RND提供了坚实的理论依据并开辟了高效不确定性量化的新途径。