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较小的AIC值意味着更好的模型拟合。贝叶斯模型平均提供了一种不同的方法，它通过考虑所有可能模型的贡献来进行预测和参数估计，而不是仅仅依赖于一个选定的模型。具体来说，BMA利用贝叶斯理论中的原理，为每一种可能的模型分配一个权重，这个权重反映了该模型为真实数据生成过程的概率。在BMA中，对于一个特定的参数或者对未来观测的预测，结果是所有模型预测的加权平均，权重就是各个模型的后验概率。在BPT模型中，地

ConvNeXt是一种计算机视觉模型，由Meta AI（前Facebook AI）的研究人员在2022年提出，它旨在探索卷积神经网络（CNN）在图像识别任务上的潜力，尤其是在与当时流行的Vision Transformer（ViT）模型相比较时。ConvNeXt设计的核心目标是结合Transformer模型中的设计理念，如大 kernel size、层归一化位置、 MLP结构等，来升级传统的卷积神

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