监控扩散模型训练中的收敛性涉及跟踪关键指标、评估样本质量和验证模型行为。主要方法是观察训练损失，它通常衡量模型预测的噪声与扩散过程中添加的实际噪声之间的差异。随着训练的进行，这个损失应该减少并稳定，表明模型正在有效地学习逆转扩散步骤。然而，与某些模型不同，扩散训练通常在样本质量变得可见之前就达到平台期，因此仅凭损失是不够的。开发人员应该定期记录损失值并可视化趋势，以识别停滞或发散。
特定的指标和工具可以补充损失跟踪。例如，在训练期间定期生成样本（例如，图像）可以对输出的连贯性和细节进行视觉检查。像 Fréchet Inception Distance (FID) 或 Inception Score (IS) 这样的定量指标可以通过比较生成的数据分布与真实数据集来客观地衡量样本质量。此外，验证检查（例如，在保留的数据集上运行模型）有助于检测过度拟合。如果训练损失减少但验证损失达到平台期或上升，则模型可能会记住训练数据，而不是学习底层的噪声预测任务。像 TensorBoard 这样的工具或自定义日志记录管道可以自动执行这些评估并提供实时反馈。
开发人员还应考虑实际挑战。例如，计算每个训练步骤的 FID 或 IS 在计算上成本很高，因此这些指标通常以一定的时间间隔进行评估（例如，每 1,000 次迭代）。学习率调度和梯度范数也很有用：不稳定的梯度可能表明存在收敛问题。最后，基于验证指标的提前停止可以节省资源。例如，如果 FID 在多个评估周期内停止改进，则停止训练可以避免不必要的计算。平衡彻底的监控与计算效率是关键——优先考虑与最终目标（例如，生成任务的样本质量）相符的指标，同时保持可管理的开销。