신경망의 입력 분포가 정규 분포가 아닌 경우, 제안된 기술을 다른 확률 분포에 대해 일반화하여 확장할 수 있습니다. 예를 들어, 다양한 확률 분포에 대한 공분산 해석적 솔루션을 유도하여 입력 분포의 특성을 고려할 수 있습니다. 또한, 입력 분포가 정규 분포가 아닌 경우, 적절한 확률 분포 모델링 기법을 사용하여 입력 분포의 특성을 고려하고 불확실성을 정량화할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 입력 분포에 대해 더 일반적인 방법론을 개발하여 신경망의 불확실성을 효과적으로 다룰 수 있습니다.