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Residual Connections Harm Generative Representation Learning
对 MAE、扩散模型等生成式表征学习框架,把残差恒等捷径的权重随深度单调衰减,可显著提升线性探测精度与生成质量;做自监督预训练或扩散骨干网络时,这是一个几乎零成本、可直接替换的架构改动。