연구진은 심층 생성 모델을 활용하여 역문제의 사후 추론을 수행하는 방법을 제시했어요. 의료 영상 및 과학적 발견과 같이 예측의 불확실성이 중요한 분야에서 활용되고 있어요. 예측 불확실성이 포워드 연산자의 내재적 모호성과 추론을 통한 불확실성 전파로 혼합되어 해석하기 어려워요.
연구진은 사후 불확실성을 구조적으로 분해하여 내재적 모호성을 분리하는 방법을 개발했어요. 이 모호성을 분석하고 시뮬레이션 기반 교정 테스트를 통해 모델 선택 시 간과될 수 있는 오류 패턴을 발견할 수 있어요.
연구진은 가우시안 예제, 가속 MRI, 뇌전위(EEG) 소스 이미징에 적용하여 접근법을 검증하고 교정 진단을 수행했어요.