arXiv ID:
2607.04775
基于分数的生成模型中随机梯度下降的非渐近收敛性分析 / Non-asymptotic Convergence of Stochastic Gradient Descent in Score-based Generative Models
1️⃣ 一句话总结
该论文首次从理论上证明了在基于分数的生成模型中,使用随机梯度下降(SGD)训练去噪分数匹配目标时,即使目标函数非凸,SGD也能以可控的速率收敛,并且揭示了训练过程中权重因子对最终模型精度的影响规律,为实践中如何选择权重提供了理论依据。