研究揭示采样噪声对扩散模型泛化性的作用

1. 13:00
   arXiv 机器学习

   注入噪声在扩散模型泛化中的作用

   研究表明，采样过程中注入的噪声在扩散模型跨数据集生成相似样本的强泛化效应中起着关键作用。在不同数据集上训练的扩散模型接受相同噪声输入时可生成高度相似样本，表明其学习到了泛化的数据分布。测试显示，注入噪声对样本相似度的影响在宽泛结构已成型但具体细节尚未确定的采样阶段最为显著。

Current heat 7·Comparable peak 10（Nov 4 14:00）·Comparable change, last 24 hours–

Trends compare only the same parties observed continuously, so the scope can be narrower than current heat counts. Move the pointer or tap the chart to see hourly heat; use the left and right arrow keys on a keyboard.