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Sharan Sahu

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  1. TOOL · CL_324091 ·

    新理论将分类器训练与扩散模型引导准确性联系起来

    研究人员开发了一个理论框架，以确保扩散模型中分类器的可靠引导。这项发表在arXiv上的研究侧重于在分类器训练过程中控制交叉熵损失，以使引导机制与扩散过程保持一致。这项工作提供了分类器训练与引导准确性之间的量化联系，深入探讨了为什么分类器引导有效以及如何选择能产生更好结果的分类器。