DiffPT：用扩散模型实现数据高效分类器预训练

研究者提出 DiffPT，一种用扩散建模对分类器骨干做预训练的简单方法，面向领域特定的小数据场景。在时间序列、自然图像基准和医学影像上的实验显示，DiffPT 在医学影像与时间序列的低数据区间优于自监督基线，而对比式预训练在 CIFAR-10 和 Tiny ImageNet 的低数据场景表现更好。