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Zixiong Yu
Zixiong Yu
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新方法利用强化学习加速扩散模型推理
研究人员开发了一种新方法，称为曲率自适应一致性流匹配（CACFM），用于加速扩散模型推理。CACFM 利用强化学习代理动态优化采样轨迹，专注于概率流 ODE 的关键区域。该方法与流自适应 DMD 和对抗性一致性目标相结合，在 FLUX 和 SDXL 等大型模型上取得了最先进的成果，提高了少步生成中的细节保留能力。
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Branch scaling improves ResNet generalization via depth-wise decay
研究人员从理论上证明，通过快速随深度衰减的缩放因子，可以提高宽残差网络（ResNets）的泛化能力。这种方法与提前停止相结合，可以使过参数化的ResNets达到最佳泛化率。该研究通过在合成数据和MNIST、CIFAR-100等常见分类任务上的实验验证了这些发现，为增强网络性能提供了新的途径。