기존 VGPMIL 모델의 단점은 무엇이며, G-VGPMIL이 이를 어떻게 개선하였는지 자세히 설명해 보시오.
감마 분포를 사용한 G-VGPMIL의 장점은 무엇이며, 다른 분포를 사용하여 ψ-VGPMIL 모델을 확장할 수 있는 방법은 무엇일까요
기존 VGPMIL 모델의 단점은 로지스틱 함수의 수학적 처리 불가능성에 있습니다. 이를 해결하기 위해 VGPMIL은 Jaakkola bound를 도입하여 로지스틱 함수의 추정을 수행합니다. 그러나 이론적 근사화로 인해 실제 예측 성능이 저하될 수 있습니다. 이에 G-VGPMIL은 로지스틱 함수를 다른 GSM 밀도인 감마 분포로 대체하여 이 문제를 해결합니다. 감마 분포는 로지스틱 함수의 추정을 더욱 정확하게 처리할 수 있도록 도와주며, 이를 통해 예측 성능을 향상시킵니다.