IFF의 수렴 보장은 실제 응용에서 매우 중요한 의미를 가집니다. 이는 모델의 안정성과 신뢰성을 보장하며, 학습 및 추론 과정에서의 예측 불확실성을 정확하게 추정하는 데 도움이 됩니다. 수렴 보장이 제공되면 모델의 성능을 예측하고 개선하는 데 도움이 되며, 모델의 신뢰성을 높일 수 있습니다. 또한, 수렴 보장은 모델의 안정성을 확인하고 잠재적인 문제를 사전에 예방하는 데 도움이 됩니다. 따라서 IFF의 수렴 보장은 모델의 효율성과 신뢰성을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다.