ガウス事前分布とラプラス事前分布のVBSPCAの性能差は、主に事前分布の違いに起因しています。ガウス事前分布は従来の正則化手法であるℓ2正則化に相当し、ラプラス事前分布はℓ1正則化に相当します。ガウス事前分布を使用するVBSPCAは、ノイズを正確にモデリングおよび推定する能力があり、ノイズの影響を軽減します。一方、ラプラス事前分布を使用するVBSPCAは、ラプラス分布の二層階層分解を構築し、ベイズ推論のための共役構造を作成します。このように、異なる事前分布によって、モデルの性能や信頼性に違いが生じるのです。