연구진은 시각적 특징만으로 역사 문서 페이지의 연대를 추정하는 확률적 접근 방식을 소개했습니다. 새로운 모델은 신경망이 단일 패스에서 전체 예측 분포와 분해된 불확실성을 출력하도록 하여 연대를 연속적인 연도 축에 대한 증거 기반 심층 회귀 문제로 설정합니다. DIVA-HisDB 벤치마크에서 모델은 5.4년의 테스트 MAE를 기록하며, 93%의 패치가 5년 이내, 97%가 10년 이내에 속했습니다.