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2025-07-04 12:08:45

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  在分享中,他指出,在 AlexNet 之前,逐层训练更为流行,如深度信念网络(DBN)和去噪自编码器(DAE)。但 AlexNet 之后,识别模型普遍实现了端到端训练,大大简化了模型设计和训练的复杂性。 不过,有趣的是,今天的生成模型在概念上更像是逐层训练:Diffusion 模型通过 T 个去噪步骤逐步生成,自回归模型通过 T 个 token 逐步生成。这让我们不禁思考:历史能否在生成模型领域重演?即,生成建模有没有可能也走向端到端?

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