연구진은 디퓨전 모델의 likelihood approximation이 posterior 분포에 미치는 영향을 분석했어요.
유한 샘플 관점을 통해 likelihood approximation이 posterior spread를 과소/과대평가하여 early stopping time에 민감하게 반응하고, posterior mode의 상대적 가중치를 부정확하게 만들며, 환각 현상을 유발한다는 것을 발견했어요.
이러한 오류는 nonlinear measurement model이나 multimodal posterior가 없어도 발생할 수 있으며, 연구진의 접근 방식은 기존 및 미래의 posterior sampler를 평가하는 데 활용될 수 있어요.