分而治之：面向漂移扩散模型的可泛化摊销贝叶斯推断

论文提出一种面向漂移扩散模型的分治式摊销贝叶斯推断框架：利用数据独立性将完整数据集拆成结构一致的成对分片，由单个神经网络分别推断，再通过共识MCMC合并后验。摘要称，模拟实验中的准确性与不确定性接近MCMC，同时计算成本降低数个数量级。