扩散模型训练的信息论缩放规律
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扩散模型训练的信息论缩放规律
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AI 综述
Druv Pai、Dejan Stancevic、Yi Ma 和 Luca Ambrogioni提出生成式扩散模型训练的信息论缩放规律，用于描述模型信息、记忆化与样本质量随模型和数据规模变化的关系；论文称，由此推导的记忆化和样本质量规律能较好外推至拟合范围之外。 研究发现，训练过程先经历从纯记忆到不完美泛化的非线性阶段，随后模型信息线性增长，泛化和样本质量逐步改善。作者称，若扩散模型使用来自同一数据分布、规模不断增大的数据集训练，它们将收敛到相同的学习分布；论文代码已公开。
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最新进展10月28日 12:00
生成式扩散模型训练的信息论缩放规律报道时间线
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10月28日
- arXiv · Machine Learning生成式扩散模型训练的信息论缩放规律
该论文研究生成式扩散模型中 model information 随模型规模和训练数据规模变化的规律，发现了从纯记忆到不完美泛化的非线性阶段，以及模型信息线性增长、泛化和样本质量逐步改善的阶段。作者据此提出信息论缩放规律，并展示其可推导的记忆化与样本质量缩放规律能够较好地外推到拟合范围之外。论文代码已在 GitHub 公开。
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