重要性加权

论文探索了数据自由训练的两种实现路径：重要性加权版本在训练全程提供一致的目标；无加权变体定义了自洽的定点训练方案。

重要性加权版本的理论一致性代价是权重可能具有较大方差，当模型生成分布与目标分布差距较大时，权重会变得极端，导致训练不稳定。