두터운 꼬리 우도
정규 분포보다 꼬리 부분이 두꺼운 확률 분포(예: Student-t 분포)를 우도 함수로 사용하는 방식이다. 이상치에 덜 민감하게 반응하여 학습의 안정성을 높이며, 가우시안 분포를 사용할 때 발생하는 모델 붕괴 현상을 방지하는 효과가 있다.