制限付きベイズニューラルネットワークの効率的な学習方法とその応用

現代の深層学習ツールは、複雑な問題に効果的であるが、ブラックボックスモデルとしての運用は予測に増加した不確実性を導入する。この研究は、制限付きBNNの概念を探求し、特に目的関数が完全な凸性を欠いている場合に局所最適解に陥らずに堅牢な収束値を確保するアルゴリズムを紹介する。