arXiv · Machine Learning Theory· Shixuan Liu, Joan Serr\`a, Kin Wai Cheuk, Jinju Kim, Woosung Choi, Yukara Ikemiya, Wei-Hsiang Liao, Jiaqi W. Ma, Yuki Mitsufuji·· 3 小时前AI 评分38
蒸馏扩散得分差异以实现高效训练数据归因
Distilling Diffusion Score Discrepancy for Efficient Training Data Attribution
AI 导读
该研究提出 TID 和 TIDE 两种方法，利用局部得分差异度量对扩散模型（DDPM、EDM、flow matching）进行训练数据归因，无需逐样本梯度或重新训练。
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