什么是连续正规化流(CNF)

AI解读 1个月前 硕雀
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连续正规化流Continuous Normalizing FlowCNF)是一种生成模型,其核心思想是通过连续时间的微分方程来描述数据分布的变换。

具体来说,CNF通过解常微分方程ODE)来实现连续的概率密度变换。这种变换可以看作是离散的归一化流Normalizing Flow)的连续版本,将原本离散的变换替换为连续的变换。

CNF通常形式为用神经网络参数化的常微分方程(ODE),其描述的是数据分布中的变化过程。这种方法最初是通过最大似然目标训练的,但这种方法需要昂贵的 ODE 模拟,导致高时间复杂度。为了简化训练过程,研究人员提出了各种方法,包括使用增强、添加正则化项或随机采样积分区间等技术来规范化 ODE。

此外,CNF在生成模型中的应用也受到了广泛关注。例如,Flow Matching 是一种新兴的训练框架,通过回归固定条件概率路径的向量字段来实现无需模拟的训练方法,这种方法与扩散路径结合可以获得更稳健、稳定的扩散模型训练效果。CNF模型在图像合成方面展示了潜力,尽管扩展到高维图像仍然具有挑战性

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