정확하고 잘 보정된 (well-calibrated) 머신러닝 (ML) 모델은 이해관계가 큰 (high-stakes) 환경에서 필수적이지만, 효과적인 다중 클래스 보정 (multiclass calibration)은 여전히 어려운 과제로 남아 있습니다. 전역적 (global) 접근 방식은 보정 오차가 잠재 공간 (latent space) 전체에 걸쳐 균일하다고 가정하는 반면, 지역적 (local) 방법은 종종 잠재 공간의 차원 축소 (dimensionality reduction)에 의존하며, 이는 정보 손실로 이어집니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 우리는 공유된 코드워드 의존적 요인 (codeword-dependent factors)으로부터 영역별 보정 맵 (region-specific calibration maps)을 구축하는 다중 클래스 보정에 대한 구성적 (compositional) 접근 방식을 제안합니다. 우리는 표현 공간 (representation space)의 구조화된 분할을 유도하는 벡터 양자화 (Vector Quantization, VQ)와, 영역 간의 파라미터 공유를 가능하게 하는 디리클레 농도 (Dirichlet concentrations)의 인덱스화된 파라미터화 (indexed parameterization)를 통해 이 아이디어를 구현합니다. 우리의 접근 방식은 잠재 공간의 희소한 (sparse) 영역에서도 잘 일반화되는 이질적인 (heterogeneous) 보정 맵을 학습합니다. 벤치마크 데이터셋에 대한 실험 결과, 경쟁력 있는 전역 보정 (global calibration) 및 예측 성능을 유지하면서도 지역 보정 (local calibration) 측면에서 상당한 개선을 보여주었습니다.