variational-bound

복잡한 확률 분포의 로그 우도(Log-likelihood)를 직접 계산하기 어려울 때, 이를 근사하기 위해 사용하는 수학적 하한선이다. 모델 학습 시 이 값을 최대화하거나 손실 함수로서 최소화함으로써 실제 데이터 분포에 가까운 모델을 학습시킬 수 있다.