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exposure bias
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曝光差距指标对计划抽样的有效性预测能力很差
对序列预测模型中计划抽样的新分析显示，“曝光差距”指标（常被引用来解决曝光偏差）在预测计划抽样的有效性方面几乎没有预测能力。研究表明，模型在标准教师强制下的性能是计划抽样是否有益的更强指标。该研究还强调了该过程的固定点以及测量模型误差的准确性问题，尤其是在循环神经网络方面。
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新的DEFAR框架解决了Flow Matching模型中的暴露偏差问题
研究人员推出了一种名为DEFAR（DirEctional-Frequency Adaptive Rectification）的新型框架，旨在解决Flow Matching生成模型中的暴露偏差问题。该方法利用偏差本身在训练过程中模拟单步推理来指导其自身的纠正。DEFAR包含反漂移纠正（ADR）以将偏离的状态引导回目标，以及频率补偿（FC）以增强缺失的低频分量。在CIFAR-10和ImageNet等数据集上的实验证明了DEFAR的有效性和可扩展性。