学习动力学

该研究提出了一种分析理论框架，用于理解扩散模型的学习动力学，揭示了学习过程中存在的幂律谱偏现象。通过分析线性去噪器，该框架解释了为何扩散模型在学习不同方差的数据特征时表现出速度差异，并为改进扩散模型的训练和数据预处理提供了理论指导。研究结果在高斯和图像数据集上得到验证，对理解和优化生成模型训练具有重要意义。