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去偏扩散模型的训练
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文研究了深度神经网络在降噪训练中学习高维密度的能力，并证明了这种学习是真实的连续密度。经过训练的去噪器具有几何自适应谐波表示的偏好，并在常规图像类别上进行训练时，网络的去噪性能接近最优。
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关键要点
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深度神经网络（DNN）在降噪训练中能够学习高维密度，尽管面临维度灾难。
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研究表明，DNN可以在非重叠的数据集子集上学习到相同的评分函数和密度，且只需少量训练图像。
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DNN的强大泛化能力与其架构或训练算法中的归纳偏差相一致。
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去噪器在适应底层图像时执行了收缩操作，揭示了振荡谐波结构。
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经过训练的去噪器即使在低维流形图像类别上也能生成几何自适应谐波表示，显示出其归纳偏差的偏好。
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在已知最优基础为几何自适应谐波的常规图像类别上训练时，网络的去噪性能接近最优。
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