prior-selection
사전 확률 선택은 베이지안 추론에서 데이터를 관측하기 전 모델의 매개변수나 함수 형태에 대해 가정하는 초기 확률 분포를 결정하는 과정이다. 적절한 사전 확률은 모델의 수렴 속도와 예측 성능에 큰 영향을 미치며, 특히 신경망의 불확실성을 정확히 모델링하기 위한 핵심 단계이다.
사전 확률 선택은 베이지안 추론에서 데이터를 관측하기 전 모델의 매개변수나 함수 형태에 대해 가정하는 초기 확률 분포를 결정하는 과정이다. 적절한 사전 확률은 모델의 수렴 속도와 예측 성능에 큰 영향을 미치며, 특히 신경망의 불확실성을 정확히 모델링하기 위한 핵심 단계이다.