해당 논문은 NeurIPS2024에 Accept된 논문으로, 모든 데이터가 라벨링 되어있지 않은 Real-World Setting에서 어떻게 Sampling method를 선정해야 현재 사전-학습(Pretrained)된 모델이 새로운 데이터(Out-Of-Distribution)에 대해서 Uncertainty를 줄일 수 있는지에 대해서 엄밀한 수학적인 접근을 통해 검증한 논문이다.
이는 내가 정말 좋아하는 연구원 중 한명인 Jonas Hübotter가 제 1저자로 작성한 논문으로, ETH Zürich에서 나온 논문이다.
논문에 대해 자세하게 분석하기에 앞서 논문에서 주요하게 다루는 몇가지 개념들에 대해 설명을 하고 진행하고자 한다.