The Loss Floor of Denoising Score Matching: Fisher Geometry from Schrödinger Bridges
이 논문은 디노이징 스코어 매칭에서의 기약 가능한 훈련 손실 하한(irreducible training loss floor)이 슈뢰딩거 브릿지 변분 원리(Schrödinger bridge variational principle)를 통해 도출된 조건부 엔드포인트 패밀리의 피셔-라오 메트릭(Fisher–Rao metric)의 적분된 트레이스(integrated trace)와 정확히 일치함을 입증함으로써, 정보 기하학이 확산 모델 훈련의 내재적 구성 요소임을 밝히고 왜 가공되지 않은 손실 값이 서로 다른 노이즈 스케줄에 걸쳐 모델들을 일관되게 순위 매기지 못하는지를 설명한다.