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摘要： 这些数值看起来是合理的，但是否合理还需要根据具体的应用场景和数据集来评估。以下是对这些指标的简要解释和合理性分析： 指标分析 AUROC (Area Under the ROC Curve): 0.891 解释: AUROC 是衡量分类模型性能的指标，值在 0.5 到 1 之间，越接近 1 表示模型 阅读全文

摘要： 扩散模型的工作原理大致如下： 正向扩散过程（Forward Diffusion Process）： 这是一个将数据逐渐破坏的过程，通常通过添加噪声来实现。这个过程可以看作是一个马尔可夫链，从原始数据分布开始，每一步都增加一些噪声，直到数据完全变成纯噪声。 反向扩散过程（Reverse Diffusi 阅读全文