A Primer on Bayesian Neural Networks: Review and Debates
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Neural networks have achieved remarkable performance across various problem domains, but their widespread applicability is hindered by inherent limitations such as overconfidence in predictions, lack of interpretability and vulnerability to adversarial attacks. To address these challenges, Bayesian neural networks (BNNs) have emerged as a compelling extension of conventional neural networks, integrating uncertainty estimation into their predictive capabilities. This comprehensive primer presents a systematic introduction to the fundamental concepts of neural networks and Bayesian inference, elucidating their synergistic integration for the development of BNNs. The target audience comprises statisticians with a potential background in Bayesian methods but lacking deep learning expertise, as well as machine learners proficient in deep neural networks but with limited exposure to Bayesian statistics. We provide an overview of commonly employed priors, examining their impact on model behavior and performance. Additionally, we delve into the practical considerations associated with training and inference in BNNs. Furthermore, we explore advanced topics within the realm of BNN research, acknowledging the existence of ongoing debates and controversies. By offering insights into cutting-edge developments, this primer not only equips researchers and practitioners with a solid foundation in BNNs, but also illuminates the potential applications of this dynamic field. As a valuable resource, it fosters an understanding of BNNs and their promising prospects, facilitating further advancements in the pursuit of knowledge and innovation.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- A Primer on Bayesian Neural Networks: Review and Debates
- Date Crossref
- 01/05/2026
- Éditeur
- Institute of Mathematical Statistics
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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Centre Inria de l'Université Grenoble Alpes Julyan Arbel is an associate researcher pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Université Grenoble Alpes pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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CEA Grenoble pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Criteo (France) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Helmholtz Munich pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Criteo AI Lab Mariia Vladimirova is a senior researcher pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Vincent Fortuin is a principal investigator pays non établi dans la noticeInstitution
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Helmholtz AI pays non établi dans la noticeInstitution
Julyan Arbel is an associate researcher — Centre Inria de l'Université Grenoble Alpes, Université Grenoble Alpes et CEA Grenoble, avec 5 autres affiliations.
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