主要观点总结
本文提出了一种基于扩散机制的残差神经网络（Diff-ResNet），该网络通过将扩散机制引入神经网络的架构中，解决了在半监督学习和少样本学习中标签样本有限的问题。该网络通过对流-扩散ODE模型，将扩散机制内部整合到ResNet中，增强了标记和未标记数据点之间的关系，而不是在总损失中施加扩散损失。理论分析表明，扩散机制可以加速分类过程，使得来自不同子类的样本可以被分开，而来自同一子类的样本将被聚集在一起。在各种任务和数据集上的广泛实验验证了所提出方法的有效性。
关键观点总结
关键观点1: Diff-ResNet的提出
为了解决半监督学习和少样本学习中标签样本有限的问题，本文提出了一种基于扩散机制的残差神经网络（Diff-ResNet）。
关键观点2: 对流-扩散ODE模型
通过引入对流-扩散ODE模型，将扩散机制内部整合到ResNet中，增强了标记和未标记数据点之间的关系。
关键观点3: 扩散机制的理论分析
理论分析表明，扩散机制可以加速分类过程，使得来自不同子类的样本可以被分开，而来自同一子类的样本将被聚集在一起。
关键观点4: 实验验证
在各种任务和数据集上的广泛实验验证了所提出方法的有效性，包括合成数据、半监督图学习任务和少样本学习任务。
关键观点5: 未来工作
未来的工作将包括研究扩散机制的鲁棒性、在少样本学习推理阶段加速Diff-ResNet、从扩散ODE扩展到扩散PDE，以及在极低标签率的半监督学习中扩散的效果。
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点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 本文转自：AI学术工坊 题目：Diffusion Mechanism in Residual Neural Network: Theory and Applications 残差神经网络中的扩散机制：理论与应用 作者：Tangjun Wang; Zehao Dou; Chenglong Bao; Zuoqiang Shi 源码链接：https://github.com/shwangtangjun/Diff-ResNet 摘要 扩散是一种在许多物理过程中出现的基本内部机制，描述了不同对象之间的相互作用。在许多训练样本受限的学习任务中，扩散将标记和未标记的数据点连接起来，是实现高分类精度的关键组成部分。许多现有的深度学习方法在训练神经网络时直接施加融合损失。在这项工作中，受对流-扩散常微分方程（ODEs）的启发，我们提出了一种新颖的扩散残差网络（Diff-ResNet），将扩散内部引入到神经网络的架构中。在结构化数据的假设下，证明了所提出的
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