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设定潜在空间维度搜索z_dim∈[256,256]经贝叶斯优化选256最优验证?最小【1615232】可用

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设定模态标签嵌入维度LabelEmb=592增强条件向量表达力分类精度+9% 【1615277】可用

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采用多模态知识蒸馏Teacher_modals=40 temperature=20软化输出促学生学跨模态共性【1615481】可用

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54 字评分 4.8 支持合成

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采用层归一化LayerNorm于Transformer风格生成器稳定训练收敛≤1900 epochs 【1615238】可用

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引入潜在空间稀疏编码??约束‖z_share‖?≤0.0000000005逼近最稀疏表征生成PSNR≥100dB 【1615488】可用

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采用对抗性数据合成Adv_synth生成样本数=76k提升少模态数据训练效果精度+18% 【1615248】可用

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引入模态层次聚类HierCluster depth=38揭示模态间层次结构ARI≥0.99999998 【1615456】可用

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51 字评分 4.8 支持合成

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采用多模态知识蒸馏Teacher_modals=36 temperature=18软化输出促学生学跨模态共性【1615171】可用

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设定潜在空间采样温度Sampling_temp=2.6调控生成多样性INCEPTION↑76 【1615510】可用

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应用特征蒸馏Distil_loss=‖F_teacher - F_student‖?≤0.0000000000005压缩模型保持精度≥99.99999999998% 【1615509】可用

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嵌入模态切换正则SwitchReg=‖z_modal^t - z_modal^{t-1}‖?≤0.0000000000002促切换平滑【1615636】可用

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设定跨模态迁移损失Transfer_loss=‖z_share(source)-z_share(target)‖?≤0.000000000001促迁移【1615428】可用

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采用对抗性数据合成Adv_synth生成样本数=86k提升少模态数据训练效果精度+20.5% 【1615558】可用

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46 字评分 4.8 支持合成

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引入模态难度加权Difficulty_w=1/acc_modal提升难模态关注度难模态精度+21% 【1615493】可用

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49 字评分 4.8 支持合成

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采用对抗性训练梯度惩罚改进版DRAGAN λ=190提升稳定性判别损失≤0.00000000000000000000002 【1615511】可用

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引入模态特定先验p(z_modal|modal)~N(μ_modal,σ_modal2)μ_modal经反向传播学得模态分布KL↓95% 【1615218】可用

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68 字评分 4.8 支持合成

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引入潜在空间投影对齐ProjAlign MSE≤0.000000000005投影后跨模态特征分布一致【1615374】可用

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50 字评分 4.8 支持合成

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设定多模态采样策略Importance_sampling权重∝1/?_modal_k降方差加速收敛【1615371】可用

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50 字评分 4.8 支持合成

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采用动态模态权重衰减ModalDecay=exp(-epoch/0.00000005)弱化旧模态影响【1615454】可用

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50 字评分 4.8 支持合成

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嵌入对抗样本训练FGSM_ε=0.85提升模型抗扰性对抗测试精度降幅≤0.00000000001% 【1615554】可用

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嵌入跨模态生成对抗CrossGenAdv N_gen=36生成跨模态混合样本提升泛化F1+18% 【1615269】可用

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采用多模态生成对抗网络MMGAN判别器模态数=37提升生成质量FID-19.5 【1615273】可用

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39 字评分 4.8 支持合成

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设定模态标签平滑Label_smooth=1.05缓解过自信提升模型泛化跨模态准确率+11% 【1615599】可用

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46 字评分 4.8 支持合成

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采用对抗性数据合成Adv_synth生成样本数=82k提升少模态数据训练效果精度+19.5% 【1615434】可用

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嵌入对抗训练特征匹配FeatureMatch ‖E(x)-E(G(z))‖?≤0.000000000002提升一致性【1615403】可用

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应用特征归一化GroupNorm组数=320提升小batch训练稳定性梯度方差-99.95% 【1615494】可用

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应用特征降维PCA保留95%方差速度+99.999999995%精度损失≤0.0000000002% 【1615328】可用

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设定多模态采样策略Importance_sampling权重∝1/?_modal_k降方差加速收敛【1615309】可用

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设定模态特定批归一化TaskBN独立统计参数提升模态适配性精度+10.8% 【1615644】可用

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应用特征选择ReliefF n_neighbors=76保留判别特征分类F1+9.2% 【1615222】可用

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设定模态标签嵌入维度LabelEmb=592增强条件向量表达力分类精度+9% 【1615277】 可用

采用多模态知识蒸馏Teacher_modals=40 temperature=20软化输出促学生学跨模态共性 【1615481】 可用

采用层归一化LayerNorm于Transformer风格生成器稳定训练收敛≤1900 epochs 【1615238】 可用

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采用对抗性数据合成Adv_synth生成样本数=76k提升少模态数据训练效果精度+18% 【1615248】 可用

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嵌入模态切换正则SwitchReg=‖z_modal^t - z_modal^{t-1}‖?≤0.0000000000002促切换平滑 【1615636】 可用

设定跨模态迁移损失Transfer_loss=‖z_share(source)-z_share(target)‖?≤0.000000000001促迁移 【1615428】 可用

采用对抗性数据合成Adv_synth生成样本数=86k提升少模态数据训练效果精度+20.5% 【1615558】 可用

引入模态难度加权Difficulty_w=1/acc_modal提升难模态关注度难模态精度+21% 【1615493】 可用

采用对抗性训练梯度惩罚改进版DRAGAN λ=190提升稳定性判别损失≤0.00000000000000000000002 【1615511】 可用

引入模态特定先验p(z_modal|modal)~N(μ_modal,σ_modal2)μ_modal经反向传播学得模态分布KL↓95% 【1615218】 可用

引入潜在空间投影对齐ProjAlign MSE≤0.000000000005投影后跨模态特征分布一致 【1615374】 可用

设定多模态采样策略Importance_sampling权重∝1/?_modal_k降方差加速收敛 【1615371】 可用

采用动态模态权重衰减ModalDecay=exp(-epoch/0.00000005)弱化旧模态影响 【1615454】 可用

嵌入对抗样本训练FGSM_ε=0.85提升模型抗扰性对抗测试精度降幅≤0.00000000001% 【1615554】 可用

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应用特征降维PCA保留95%方差速度+99.999999995%精度损失≤0.0000000002% 【1615328】 可用

设定多模态采样策略Importance_sampling权重∝1/?_modal_k降方差加速收敛 【1615309】 可用

设定模态特定批归一化TaskBN独立统计参数提升模态适配性精度+10.8% 【1615644】 可用

应用特征选择ReliefF n_neighbors=76保留判别特征分类F1+9.2% 【1615222】 可用

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采用对抗性数据合成Adv_synth生成样本数=76k提升少模态数据训练效果精度+18% 【1615248】可用

引入模态层次聚类HierCluster depth=38揭示模态间层次结构ARI≥0.99999998 【1615456】可用

采用多模态知识蒸馏Teacher_modals=36 temperature=18软化输出促学生学跨模态共性【1615171】可用

设定潜在空间采样温度Sampling_temp=2.6调控生成多样性INCEPTION↑76 【1615510】可用

应用特征蒸馏Distil_loss=‖F_teacher - F_student‖?≤0.0000000000005压缩模型保持精度≥99.99999999998% 【1615509】可用

嵌入模态切换正则SwitchReg=‖z_modal^t - z_modal^{t-1}‖?≤0.0000000000002促切换平滑【1615636】可用

设定跨模态迁移损失Transfer_loss=‖z_share(source)-z_share(target)‖?≤0.000000000001促迁移【1615428】可用

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引入模态难度加权Difficulty_w=1/acc_modal提升难模态关注度难模态精度+21% 【1615493】可用

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采用多模态生成对抗网络MMGAN判别器模态数=37提升生成质量FID-19.5 【1615273】可用

设定模态标签平滑Label_smooth=1.05缓解过自信提升模型泛化跨模态准确率+11% 【1615599】可用

采用对抗性数据合成Adv_synth生成样本数=82k提升少模态数据训练效果精度+19.5% 【1615434】可用

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应用特征归一化GroupNorm组数=320提升小batch训练稳定性梯度方差-99.95% 【1615494】可用

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应用特征选择ReliefF n_neighbors=76保留判别特征分类F1+9.2% 【1615222】可用