贝叶斯神经网络全协方差平滑方法用于在线自适应
原文标题：Full-Covariance Smoothing of Bayesian Neural Networks for Online Adaptation
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论文将神经网络各层视为状态空间模型的时间步，把贝叶斯训练转化为平滑问题：前向传播高斯矩，反向 RTS 平滑以闭式更新权重后验。既有方法仅限对角协方差、丢弃神经元间相关性，作者通过交叉协方差恒等式实现全协方差在非线性激活中的传播。该方法在非平稳分类、在线动力学学习与视觉-语言-动作模型策略自适应中普遍更准确。
- 问题
- 现有平滑式贝叶斯训练只支持对角协方差，丢弃神经元间相关性。
- 方法
- 用交叉协方差恒等式在非线性激活中传播全协方差，每层一步的 RTS 平滑闭式更新权重后验。
- 结果
- 在非平稳分类、在线动力学学习与视觉-语言-动作模型策略自适应中普遍更准确。
- 影响
- 为在线自适应与数据高效学习提供无需梯度迭代或回放的不确定性感知训练方案。
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新平滑方法实现贝叶斯神经网络全协方差传播，在线自适应普遍更准。
- •把网络各层视为状态空间模型时间步，前向传播高斯矩、反向RTS平滑闭式更新权重后验
- •既有方法仅限对角协方差，丢弃神经元间相关性
- •通过交叉协方差恒等式实现全协方差穿过非线性激活传播
- •每层一步的平滑器仅对每层仿射输出做高斯近似
- •在非平稳分类、在线动力学学习、视觉-语言-动作模型策略自适应中普遍更准确
为什么重要：单次前向、无需梯度迭代或回放即可在线更新，对数据高效与在线自适应场景有直接价值。
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