DiffPT：用扩散模型实现数据高效的分类器预训练

研究者提出 DiffPT，一种利用扩散模型为分类器骨干做预训练的方法，专门面向数据有限的领域特定训练。研究在时间序列、标准自然图像 benchmark 和医学影像数据集上，将 DiffPT 与多种现代及传统无监督/自监督方法对比。结果显示，对比式预训练在 CIFAR-10 和 Tiny ImageNet 的低数据场景更强，DiffPT 则在医学影像和时间序列任务的多档低数据区间优于自监督基线。

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