arXiv · cs.AI· Adarsh Jamadandi·· 18 天前AI 评分20
离散图扩散模型（GDM）其实存在记忆化现象
Your Discrete Graph Diffusion Model is Secretly Memorizing
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Adarsh Jamadandi
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.13786v1
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AI 导读
一项 arXiv 研究首次证明离散图扩散模型（GDM）存在记忆化。在 two-block SBM 上训练的 GDM 在反向扩散轨迹中能近乎完美恢复被破坏的训练图，而对 held-out 测试图则不然，作者称之为“条件性记忆化”。该现象伴随训练损失与 held-out 损失间泛化差距扩大，无法用 early stopping 缓解，且记忆化出现前生成的图均无社区结构。
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