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判别模型，也称为条件模型或反向模型，是一类用于分类或回归的监督机器学习。这些方法通过从观测数据中推断知识来区分决策边界。这与生成模型或正向模型的想法不同，区别模型对底层数据分布的假设更少，而更依赖数据质量。
Matching-based Data Valuation for Generative Model
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Improving novelty detection with generative adversarial networks on hand gesture data
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Open-Vocabulary Panoptic Segmentation with Text-to-Image Diffusion Models
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Cold Diffusion for Speech Enhancement
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Self-Consistent Learning: Cooperation between Generators and Discriminators
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