최소 부피 불확실성 타원체 학습

이 논문은 매개변수 추정 문제에 대한 불확실성 영역을 학습하는 방법을 제안합니다. 이 영역은 지정된 포함 확률에 대해 평균 부피를 최소화하는 타원체입니다. 가우시안 데이터를 가정할 때 최적의 타원체는 조건부 평균을 중심으로 하고 조건부 공분산 행렬의 형태를 가지는 것을 증명합니다. 더 실용적인 경우에는 신경망을 사용하여 최적의 타원체를 근사적으로 계산하는 차별화 가능한 최적화 접근법을 제안합니다. 기존 방법과 비교하여 제안하는 네트워크는 추론 시 더 적은 저장 공간과 계산량으로도 정확하고 작은 타원체를 생성할 수 있음을 보여줍니다.