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JEM复现与固定噪声PC采样器测试

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AI 综述

Dmytro Knopov 在 CIFAR-10 的规范联合能量模型（JEM）上复现 WideResNet-28-10 无归一化层版本，并测试一种固定噪声预测器-校正器（PC）适配：用确定性梯度步替换退化的退火噪声预测器。重建模型两次独立运行达 92.88% 测试准确率、buffer-FID 44.46，规范版为 92.90% 和 38.40。该适配在三种协议下均未相对 SGLD 表现出一致的方法级优势：全程替换 SGLD 训练（115–132 轮）、冷启动生成和精修式多 OOD 检测。精修 AUROC 差异低于 0.007，冷启动生成中 SGLD 领先约 5 个 FID 点。

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最新进展10月15日 12:00

在 CIFAR-10 规范联合能量模型上对比 SGLD 与固定噪声预测器-校正器适配

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月15日

12:00
arXiv stat.ML
在 CIFAR-10 规范联合能量模型上对比 SGLD 与固定噪声预测器-校正器适配
研究在 WideResNet-28-10 上复现规范 JEM，并测试用确定性梯度步替换退火噪声预测器的固定噪声 PC 适配。重建模型达 92.88% 测试准确率、buffer-FID 44.46（规范版为 92.90% 和 38.40），三种协议下均未观察到该适配相对 SGLD 的一致方法级优势，精修 AUROC 差异低于 0.007，冷启动生成 SGLD 领先约 5 个 FID 点。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。