FiD-GP는 신경망의 가중치 불확실성을 저차원 부분 공간으로 투영하기 위해 컴팩트한 유도 가중치 행렬을 통합하는 압축 프레임워크입니다. 정규화 흐름 사전 및 스펙트럼 정규화를 통해 표현력을 높이고 수치적으로 안정적인 투영 메커니즘 목표를 통해 유도 부분 공간을 특징-기울기 기하학과 정렬합니다. FiD-GP의 예측 프레임워크를 사용하여 Out-of-Distribution (OoD) 탐지를 위한 단일 패스 투영을 설계할 수 있습니다. 회귀, 이미지 분류, 의미 분할 및 OoD 탐지 벤치마크에서 SVGP 기반 기준선에 비해 불확실성 추정 능력을 향상시키고, 이론적으로 보장된 OoD 탐지로 타이트한 스펙트럼 잔차 경계를 충족하며, 신경망의 저장 요구 사항을 크게 압축합니다.
