因為 F = D_KL(q(s)||p(s|o)) − ln p(o)，當觀察 o 與模型 p 固定時，最小化 F 等同於讓近似分布 q(s) 接近真正的後驗分布 p(s|o)。這使得原本難以直接計算的貝葉斯後驗，可以轉為在可處理的近似分布族中進行最佳化。近似品質仍受模型結構、可用資料與計算資源限制。
思與行
- 比較不同近似分布族會如何改變推論結果。
- 把模型錯置與推論近似誤差分開分析。
因為 F = D_KL(q(s)||p(s|o)) − ln p(o)，當觀察 o 與模型 p 固定時，最小化 F 等同於讓近似分布 q(s) 接近真正的後驗分布 p(s|o)。這使得原本難以直接計算的貝葉斯後驗，可以轉為在可處理的近似分布族中進行最佳化。近似品質仍受模型結構、可用資料與計算資源限制。