데이터가 많지 않거나 제한 적인 경우 상당히 효과적 입니다.
장점
불확실성 추정: BNNs는 파라미터의 불확실성을 직접적으로 모델링합니다. 이는 데이터가 제한적일 때 특히 중요합니다. 예측의 불확실성을 알게 되면, 모델의 예측에 대한 신뢰도를 더 잘 이해할 수 있습니다.
오버피팅 방지: 제한된 데이터에서 복잡한 모델을 학습할 때 오버피팅(overfitting)은 주요 문제가 될 수 있습니다. BNNs는 파라미터의 분포를 사용하여 오버피팅을 자연스럽게 완화시킵니다.
정규화 효과: 베이즈 접근법은 파라미터에 대한 사전 분포(prior)를 사용합니다. 이 사전 분포는 모델의 파라미터에 대한 정규화 효과를 제공하며, 이는 데이터가 제한적일 때 특히 유용합니다.
액티브 러닝: BNNs의 불확실성 추정은 액티브 러닝(active learning) 전략에 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 모델이 불확실성이 높은 데이터 포인트를 식별하여 추가적인 레이블링을 요청할 수 있습니다.
로버스트성: BNNs는 노이즈가 있는 데이터나 이상치에 대해 더 로버스트(robust)할 수 있습니다. 이는 모델이 데이터의 불확실성을 고려하기 때문입니다.
그러나, 베이즈 신경망은 계산적으로 더 복잡하며, 효과적인 샘플링 및 최적화 기법이 필요합니다. 따라서, 베이즈 접근법의 장점을 활용하기 위해서는 적절한 도구와 전략을 사용해야 합니다.
단점
계산 복잡성: BNNs는 전통적인 신경망에 비해 계산적으로 더 복잡합니다. 파라미터의 분포를 추정하기 위해 MCMC (Markov Chain Monte Carlo)와 같은 샘플링 기법이나 변분 추론(variational inference)과 같은 근사적 방법을 사용해야 합니다. 이러한 방법들은 학습 시간을 길게 할 수 있습니다.
모델 크기: BNNs는 각 파라미터에 대한 분포를 저장해야 하므로, 전통적인 신경망에 비해 모델의 크기가 크게 될 수 있습니다.
하이퍼파라미터 선택: BNNs에서는 사전 분포(prior)와 같은 추가적인 하이퍼파라미터를 선택해야 합니다. 이러한 하이퍼파라미터의 선택은 모델의 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
근사적 방법의 한계: 변분 추론과 같은 근사적 방법을 사용할 때, 실제 분포와 근사 분포 사이에 차이가 발생할 수 있습니다. 이로 인해 모델의 성능이 저하될 수 있습니다.
구현의 어려움: BNNs는 전통적인 신경망보다 구현이 복잡할 수 있습니다. 특히, 효과적인 샘플링 및 최적화 기법을 사용하기 위한 전문 지식이 필요합니다.
해석의 어려움: BNNs의 결과는 확률 분포로 제공되므로, 이를 해석하거나 실제 응용에 적용하기 위해서는 추가적인 처리가 필요할 수 있습니다.