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. 분류 모델은 불연속 값을 예측합니다. 따라서 주로 적절한 레이블을 결정하거나 범주화(즉, 분류)하는 데 사용됩니다. 이는 '예/아니오', '수락/거부'와 같은 이진 학습률과 같은 모델의 https://conpick.ai/