증거적 학습
모델이 예측값뿐만 아니라 그 예측에 대한 불확실성을 함께 추정하도록 학습하는 방식이다. 신경망의 출력을 확률 분포의 파라미터로 해석하여 데이터의 노이즈와 모델의 지식 부족을 구분한다.