확산 모델: 확산 모델은 인식할 수 없을 때까지 학습 데이터에 가우시안 노이즈를 점진적으로 추가한 다음, 무작위 시드 노이즈에서 아웃풋(일반적으로 이미지)을 합성할 수 있는 역방향 "노이즈 제거" 프로세스를 학습합니다. . 복잡한 시스템은 종종 배깅, 부스팅 , 스태킹과 같은 앙상블 학습 기법을 활용해 여러 모델을 동시에 사용합니다. 학습률과 같은 모델의 하이퍼파라미터를 수정하거나 https://conpick.ai/