CDGP与FlowDGP框架提出

2026年10月23日，arXiv发布论文提出将深高斯过程深度视为隐变量连续演化的新框架。该框架通过随机微分方程定义基于高斯过程先验的深度漂移族，具体实现为CDGP和FlowDGP两种模型。其中FlowDGP在更丰富深度依赖下可降低训练成本。 实验结果表明，残差DGP性能优于普通DGP，且CDGP和FlowDGP在多种回归任务中表现更强。该研究为深化高斯过程模型的复杂度提供了新的连续演化视角与具体实现方案。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。