신경망 기반 확산 모델의 점수 추정: 최적화 및 일반화

Conceitos essenciais

확산 모델에서 점수 함수를 신경망으로 학습하는 경우, 최적화와 일반화 측면에서 이론적 성능을 보장할 수 있다.

Resumo

이 논문은 확산 모델에서 점수 함수를 신경망으로 학습하는 문제를 다룹니다.

먼저, 점수 함수의 특성을 활용하여 신경망 기반 점수 추정기를 제안합니다. 이를 통해 점수 매칭 문제를 노이즈가 있는 회귀 문제로 변환할 수 있습니다.

다음으로, 신경망 학습 과정을 커널 회귀 문제로 변환하여 분석합니다. 이를 위해 신경망 탄젠트 커널(NTK)을 활용하고, 최근 NTK 기반 분석 기법을 적용합니다. 특히 입력의 무한대성, 출력의 벡터값, 추가 시간 변수 등 기존 supervised learning과 구별되는 특징을 다룹니다.

마지막으로, 조기 종료 규칙을 적용하여 점수 매칭 목적함수를 최소화하고, 일반화 오차 한계를 제공합니다. 이를 통해 신경망 기반 점수 추정기의 이론적 성능을 보장합니다.

전반적으로 이 논문은 확산 모델에서 신경망 기반 점수 추정의 최적화와 일반화 측면을 최초로 분석한 것으로, 이론과 실제의 격차를 줄이는 데 기여합니다.

Estatísticas

확산 과정의 가중치 함수 g(t)는 거의 모든 곳에서 연속이고 유계하다.
목표 함수 f*(x, t)는 x에 대해 Lipschitz 연속이다.
입력 데이터 (tj, Xtj)는 일정 범위 내에 있다.
커널 행렬 H의 최소 고유값은 일정 값 이상이다.

Citações

"확산 모델은 GAN을 능가하는 고품질 샘플 생성 능력을 보여주고 있다."
"점수 함수 추정은 확산 모델의 핵심 구성 요소이지만, 이에 대한 이론적 보장은 여전히 불명확하다."
"본 연구는 확산 모델에서 신경망 기반 점수 추정의 최적화와 일반화 측면을 최초로 분석한다."

Principais Insights Extraídos De

Neural Network-Based Score Estimation in Diffusion Models

by Yinbin Han,M... às arxiv.org 03-14-2024

https://arxiv.org/pdf/2401.15604.pdf

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