本文在架构方面的创新：
①增长留意头数量：
利用32⇥32、16⇥16和8⇥8分辨率的留意力，而不是只利用16⇥16
②利用BigGAN残差块
利用Big GAN残差块对激活举行上采样和下采样
③自顺应组归一化层
将颠末组归一化操纵后的时间步和类嵌入到每个残差块
1，那么是怎样对天生过程举行引导的？
2，那么详细来说，怎样根据当前时间xt的梯度，来调解xt？
在本文中先容了两种算法用于分类器引导：
向分类器中输入xt，发现与真实种别匹配概率小，盘算对xt的梯度，让xt以肯定的包罗梯度的步幅举行移动，使得匹配概率增长。着实这里有点像之前卷积神经网络中参数w更新的原理，w也是在梯度方向上移动，以此来使得loss值最小。但是这两种算法不是简朴的对xt举行处置惩罚，①是对推测的均值μ举行处置惩罚，让均值μ在梯度方向上移动。②是对推测的噪声举行处置惩罚，让噪声在梯度方向上移动。别的，s可以叫做学习率，重要是控制在梯度方向上移动的步幅，和之前卷积神经网络中的w更新公式中的学习率差不多。
BigGAN残差块是什么意思？
留意力池是什么？
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及软件市场,开放入驻,技术点评得现金 |
发表于 2026-1-14 10:32:22