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混合评分训练：简化单步生成模型的训练
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新框架——混合评分训练（SMT），通过最小化$eta$-偏斜詹森-香农散度来训练单步生成模型。研究表明，SMT在简单性、超参数调整和稳定性方面具有显著优势，并在CIFAR-10和ImageNet 64x64数据集上表现出竞争力。
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关键要点
- 提出了一种新框架——混合评分训练（SMT）。
- SMT通过最小化$eta$-偏斜詹森-香农散度来训练单步生成模型。
- SMT在简单性、超参数调整和稳定性方面具有显著优势。
- 在CIFAR-10和ImageNet 64x64数据集上，SMT表现出竞争力。
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