gibbs-posterior
손실 함수를 기반으로 정의된 사후 분포로, 전통적인 베이지안 사후 분포의 일반화된 형태이다. 모델의 파라미터가 데이터와 얼마나 잘 맞는지와 사전 지식을 결합하여 확률적으로 표현한다.
대규모 데이터셋에서도 정확한 신경망 불확실성 측정, csMALA가 해결한다