新思路，基于Diffusion的初始化权重生成策略 | ECCV'24 - 晓飞的算法工程笔记
原文中文，约7800字，阅读约需19分钟。发表于：。良好的权重初始化可以有效降低深度神经网络（DNN）模型的训练成本。如何初始化参数的选择是一个具有挑战性的任务，可能需要手动调整，这可能既耗时又容易出错。为了解决这些限制，论文迈出了建立权重生成器以合成神经网络初始化权重的创新一步。采用图像到图像的转换任务，使用生成对抗网络（GAN）作为示例，因为这方
良好的权重初始化可以降低深度神经网络的训练成本。论文提出了一种权重生成器，结合生成对抗网络（GAN）和扩散模型，快速生成初始化权重，训练时间减少15倍，同时提高图像生成质量。该方法通过分块和条件机制优化权重生成，适用于多种任务，显著提升训练效率。
