基于分数的逆扩散算法生成高质量样本，证明深度神经网络能学习高维密度。降噪DNN在非重叠的数据集子集上训练，学习相同评分函数和密度，仅需少量训练图像。去噪器在适应底层图像的基础上执行收缩操作，生成几何自适应谐波表示。经过训练的去噪器在训练于低维流形等图像类别时也能生成此表示。网络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，去噪性能接近最优。

基于分数的逆扩散算法生成高质量样本，证明深度神经网络能学习高维密度。降噪DNN在非重叠的数据集子集上训练，学习相同评分函数和密度，只需少量训练图像。去噪器在适应底层图像的基础上执行收缩操作，生成几何自适应谐波表示。经过训练的去噪器在训练于低维流形等图像类别时也能生成此表示。网络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，去噪性能接近最优。