매개변수와 예측의 차이
매개변수를 잘 알아내는 자료가 실제 예측에도 가장 유용한 자료인 것은 아니다. 입력의 시험 분포를 직접 반영하지 않으면 관련성이 낮은 자료를 우선 선택할 수 있다.
예측 공간의 정보
EPIG는 가능한 미래 예측에 대한 기대 정보 이득을 획득 기준으로 사용한다. 자료 풀과 시험 자료의 분포가 다른 상황에서 무엇을 선택할지를 예측의 관점으로 살펴본다.
배치 설정의 변형
2021년 연구는 배치 획득에서의 확장 문제를 다루며 BALD와 EPIG를 결합한 JEPIG도 조사했다. 베이지안 신경망에서 자료 풀의 분포 이동에 따른 행동을 비교했다.
예측 중심 평가
2023년 연구는 여러 자료와 모델에서 EPIG와 BALD의 예측 성능을 비교했다. 획득 함수의 정보 목표를 최종적으로 필요한 예측과 연결하려는 접근이다.
관련 문서
BALD / BatchBALD / BAIT 능동 학습 / BADGE 능동 학습 / ProbCover / TypiClust