当由于模型的复杂性或数据丰富而不是可行的，LAPPAlt方法，LAPPAlt近似和变分方法等近似推断方法是流行的方法。在本文中，我们提出了一种混合近似方法，即低秩变分贝叶斯校正（VBC），其使用LAPLACE方法并随后对后轴进行变分贝叶斯校正。这项成本基本上是Laplace方法确保该方法可扩展性的方法。我们用模拟和实际数据说明了该方法及其优势，小而大规模。
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