연구진이 복잡한 시스템의 역문제에 대한 베이지안 추론을 가능하게 하는 불확실성 정량화 신경망 대리 DeepGaLA를 개발했어요. DeepGaLA는 기존 가우시안 프로세스 대리에 비해 효율성을 유지하면서 정확도 높은 모델 예측을 제공해요.
DeepGaLA는 복잡한 방정식 제약 조건을 통합할 수 있으며, 제한된 훈련 데이터 환경에서 과신뢰 추론을 줄이는 데 효과적이에요.
연구 결과, DeepGaLA는 기존 방식과 유사한 정확도를 보이면서도 파라미터 차원이 증가함에 따라 효율성을 더 잘 유지하는 것으로 나타났어요.