本論文では、不確実性定量化（UQ）の重要性とその実装に関する新たな手法が提案されています。特に、過信的な予測が深刻な結果を招く高リスクな応用において、UQの効率性と多様なシナリオへの一般化能力のバランスが求められます。従来の証拠深層学習（EDL）は、クラス確率に対するディリクレ分布を用いて不確実性をモデル化することで効率性を実現していますが、この方法は複雑な状況における堅牢性に制約があります。提案する「柔軟な証拠深層学習」（ extit{F}-EDL）は、ディリクレ分布の一般化を用いて、より表現力豊かで適応的な不確実性の表現を提供します。これにより、厳しいシナリオでもUQの一般化能力と信頼性が著しく向上することが示されています。