离散扩散模型在稀疏性假设下达到 minimax 最优速率

一项理论研究证明，离散扩散模型在稀疏性假设下可达到 minimax 最优统计速率。研究者通过分析由正则化 score-entropy 目标导出的非参数估计器得出该结论，所用正则化可视为分类中标签平滑技术的变体，且无需预先知道稀疏参数。这表明离散扩散模型能内在自适应数据的稀疏结构。