既存の不確実性推定のアプローチでは、出力変数にノイズを仮定する方法や出力層手前の埋め込み空間にノイズを仮定する方法が取られている。前者の場合は複数の目的変数を出力するモデルへの拡張が難しく、後者の場合は回帰特有の順序性をモデル化出来ない。本論文では、埋め込み空間において不確実性を仮定し、かつ、目的変数の順序性を制約として加えることで、様々な回帰問題に対して不確実性の学習が可能となる。

年齢推定、美術鑑定、画像年代推定の3つのデータセットを使用し性能評価を行った。いずれのデータセットにおいても、SOTAと同等もしくはそれ以上の精度を達成した。また、年齢推定のデータセットを用いて不確実性スコアと精度の相関も調べており、両者に高い相関が見られたことから、本手法の不確実性スコアの有用性を確認している。

実用上重視される不確実性の評価という課題について、分類だけでなく回帰問題に対しても適用可能なアプローチを提案している。