貝葉斯神經網絡模型用於MNIST手寫數字分類。
該模型使用變分推斷來學習參數的不確定性，並能夠提供預測的不確定性估計。
特點：
- 使用貝葉斯神經網絡架構
- 輸入：784維特徵（28x28 MNIST圖像）
- 輸出：10個數字類別（0-9）
- 支持不確定性估計1from bayesian_neural_net import BayesianMLP
2import torch
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4# 加載模型
5model = BayesianMLP()
6model.load_state_dict(torch.load("pytorch_model.bin"))
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8# 進行預測
9x = torch.randn(1, 784) # 示例輸入
10probs, uncertainty = mc_predict(model, x, mc_runs=50)