NeurIPS 2024 Spotlight | 轻微的预训练数据扰动如何造就更优秀的扩散模型
2024-12-17 阅读 13
轻微的预训练数据扰动可以帮助改进扩散模型的性能，主要有以下几个方面的作用：
1. **增加模型的鲁棒性**：通过在预训练数据中引入轻微的扰动，模型可以学习到更加鲁棒的特征表示，从而在面对噪声或变化时表现更好。
2. **提高泛化能力**：扰动数据可以帮助模型学习到更加泛化的特征，而不是过度拟合于特定的训练数据，从而提高模型在未见数据上的表现。
3. **促进模型收敛到更优解**：适当的数据扰动可以引导模型跳出局部最优解，帮助模型更快地收敛到全局最优解或更优解。
4. **增加模型的多样性**：在预训练阶段引入扰动可以促使模型学习到更多样的特征表示，从而提升模型的表达能力和泛化能力。
总的来说，轻微的预训练数据扰动可以帮助扩散模型更好地适应各种复杂的现实场景，提高模型性能和泛化能力。
更新于 2024年12月17日
