是二值化神经网络不是贝叶斯神经网络

二值化神经网络（Binary Neural Network，BNN）是一种特殊的神经网络架构，其中权重和激活函数都被限制为二进制数值，通常取0和1。这种设计的主要目的是为了提高模型的存储效率、计算速度以及硬件兼容性，因为它可以直接利用CMOS硬件的开关特性。在传统的全精度神经网络中，参数都是实数，而在BNN中，通过量化过程将这些参数转化为二位表示，这可能导致信息丢失，但同时也带来了模型简化和计算加速的优点。

与之相对的是，贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Network，BNN），它并不局限于二值，而是采用贝叶斯统计框架来处理不确定性。每个神经元的权重不再是固定的，而被视为随机变量，其分布可以被建模并更新。这样做的目标是赋予模型概率解释，并能处理数据中的噪声和未知性。