bnn,bnn发微信收款码安全吗?神经网络训练等同于权重最大似然估计

微信收货码发在bnn安全吗？由优化的标准神经网络训练的贝叶斯神经网络(从概率的角度)等价于权重的最大似然估计(MLE)。由于多种原因，使用MLE往往不尽如人意，它忽略了适当权值中可能存在的任何不确定性，即无法正确评估训练数据中的不确定性，从实践的角度来看，这种类型的训练容易出现过度拟合的情况。

优化后的标准神经网络进行训练(从概率的角度来看)相当于权值的最大似然估计(MLE)。由于多种原因，使用MLE往往不尽如人意，它忽略了适当权值中可能存在的任何不确定性，即无法正确评估训练数据中的不确定性。从实践的角度来看，这种类型的训练容易出现过度拟合的情况。解决这个问题的一个方法是引入正则化(从贝叶斯的角度来看，这相当于在权重中引入了先验)。

答案是，目前的神经网络架构缺乏预测中的不确定性度量，但贝叶斯神经网络融入了这一点。BNN在特定环境中非常重要，尤其是当我们非常担心不确定性的时候。贝叶斯方法自然地解释了参数估计中的不确定性，并且可以将这种不确定性传播到预测中。深度神经网络已经成功应用于许多领域，包括非常敏感的领域，如医疗保健、安全、欺诈交易等。这些领域很大程度上取决于模型的预测精度，甚至一个过于自信的决策都可能导致大问题。

安全性。因为收款码是你的账户名，所以不管发给谁，只要不把账户密码告诉别人，你付款的时候还是会收到收款码的，2017年12月，央行规定，对于使用动态条码(如手机上生成的实时条码)的支付，可根据交易验证方式的不同，将风险防范能力分为A、B、C三个等级，同一客户每日累计交易限额自行约定，分别为5000元、1000元。采用静态条码进行支付的，风险防范能力为d级，无论采用何种交易验证方式，同一客户银行或支付机构单日累计交易金额不得超过500元。