헤시안 계산 및 역행렬 계산 없이도 베이지안 딥러닝 모델의 예측 불확실성을 정량화할 수 있는 새로운 방법론인 헤시안 프리 라플라스 근사를 제안한다.
베이지안 딥러닝에서 라플라스 근사는 사후 분포의 불확실성을 정량화할 수 있지만, 헤시안 행렬의 계산과 역행렬 계산이 계산적으로 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 헤시안 계산 없이도 라플라스 근사의 분산을 추정할 수 있는 헤시안 프리 라플라스 (HFL) 방법을 제안한다.
헤시안 계산 및 역행렬 계산 없이도 베이지안 딥러닝 모델의 예측 불확실성을 정량화할 수 있는 새로운 방법론인 헤시안 프리 라플라스 근사를 제안한다.