연구진은 딥러닝 시스템의 예측 불확실성을 효율적으로 추정하는 새로운 방법인 RADMI(Resolution-Aggregated Decoder Mutual Information)를 제안했습니다. RADMI는 분할 네트워크의 디코더 레이어 간 상호 정보량(MI)을 측정하여 예측 불확실성을 추정합니다.
RADMI는 기존 방법보다 단일 패스 방식으로 작동하며, 기존 방법 대비 5.5% 높은 Pearson 상관 계수와 10.7% 높은 Spearman 상관 계수를 달성했습니다.