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arXiv Computer Science AIModelado generativo con flujos continuos: Complejidad de muestra del Flow Matching
Se presenta un análisis libre de minimizador de riesgo empírico para el Flow Matching, abordando el error estadístico de muestra finita y el error de optimización empírica de tiempo finito. El estudio demuestra una garantía con alta probabilidad sobre el conjunto de datos de entrenamiento finito y en expectativa sobre la aleatoriedad del gradiente estocástico. El resultado separa el error de aproximación, el error estadístico y el error de optimización.