prior-alignment

실제 입력 데이터의 통계적 분포를 모델이 학습 시 가정했던 가상의 데이터 분포(Prior)와 일치시키는 과정이다. 데이터 클리닝을 통해 이 간극을 줄임으로써 모델의 예측 정확도와 신뢰도를 동시에 회복하는 것이 목적이다.