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Towards Knowledge-augmented Bayesian Deep Learning For Computer Vision
提供了一种将领域知识作为信息先验和自适应似然注入贝叶斯深度学习的两阶段框架,可提升视觉模型在分布偏移下的鲁棒性和不确定性估计质量。