DiffoR: A Unified Continuous Generative Framework for Universal Ordinal Regression

En 3 lignesDiffOR propose un nouveau paradigme pour la régression ordinale en la formulant comme une tâche de génération continue. Le framework utilise des modèles de diffusion pour récupérer des valeurs ordinales via débruitage itératif, avec une stratégie de double découplage (agrégation multi-échelle et perception dynamique du débruitage) pour préserver la topologie ordinale. Validé sur 12 benchmarks.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain