본 논문은 강화학습에서의 불확실성 정량화, 특히 베이지안 딥 Q-러닝에서의 불확실성 정량화에 초점을 맞추고 있습니다. 기존 연구들이 주로 사후분포 근사의 정확도 향상에 집중한 것과 달리, 본 논문은 사후분포를 구성하는 사전분포와 우도 가정의 정확성을 연구합니다. 논문은 베이지안 딥 Q-러닝에서 "차가운 사후 효과(cold posterior effect)"를 보여주는데, 이는 이론과 반대로 사후분포의 온도를 낮추면 성능이 향상되는 현상입니다. 이러한 현상의 원인을 밝히기 위해, 베이지안 모델-프리 알고리즘에서 일반적으로 사용되는 우도와 사전분포에 대한 가정들을 검증하고, 특히 가우시안 우도 가정이 자주 위배됨을 실험적으로 보여줍니다. 결론적으로, 향후 베이지안 강화학습 연구에서는 더 적합한 우도와 사전분포를 개발하는 것이 중요하며, 더 나은 성능을 위한 딥 Q-러닝에서의 사전분포 개선 방안을 제시합니다.
