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贝叶斯神经网络，简单来说可以理解为通过为神经网络的权重引入不确定性进行正则化（regularization），也相当于集成（ensemble）某权重分布上的无穷多组神经网络进行预测。
本文主要基于 Charles et al. 2015 [1] 。
代入高斯分布可以推出 L2 正则化（倾向于取小值），代入拉普拉斯分布（Laplace）可以推出 L1 正则化（倾向于取 0 使权重稀疏）。