精选理由
这篇论文让模型靠偏差自己修正偏差，DEFAR在CIFAR和ImageNet上都能超过之前的方案，还更稳。
流匹配（Flow Matching）存在暴露偏差，现有缓解方法依赖静态约束。本文提出DEFAR框架，包含抗漂移修正（ADR）和频率补偿（FC）两个组件。ADR利用推理时漂移信号学习将偏离状态拉回目标方向，FC基于偏差自反馈权重增强缺失的低频成分。在CIFAR-10、CelebA-64、ImageNet-256/512上，DEFAR优于先前基线，且具有良好的可扩展性与推理鲁棒性。
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流匹配（Flow Matching）存在暴露偏差，现有缓解方法依赖静态约束。本文提出DEFAR框架，包含抗漂移修正（ADR）和频率补偿（FC）两个组件。ADR利用推理时漂移信号学习将偏离状态拉回目标方向，FC基于偏差自反馈权重增强缺失的低频成分。在CIFAR-10、CelebA-64、ImageNet-256/512上，DEFAR优于先前基线，且具有良好的可扩展性与推理鲁棒性。
Flow Matching (FM) has achieved remarkable generative performance, yet it suffers from exposure bias due to discrepancies between training and inference. Existing mitigation strategies typically rely on static constraint…