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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↓99.95%
【1615590】
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支持: 度飞飞 腾讯混元 DeepSeek ChatGpt MiniMax 豆包
71 字
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设定模态标签平滑Label_smooth=0.9缓解过自信提升模型泛化跨模态准确率+9.5%
【1615165】
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度飞飞
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采用循环一致性跨模态CycleModal ‖G_modal^i(z_share,z_modal^j)-x_modal^i‖?≤0.0000000000002i≠j保语义一致
【1615529】
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度飞飞
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采用多模态生成对抗网络MMGAN判别器模态数=38提升生成质量FID-20
【1615335】
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腾讯混元
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应用梯度累积Accum_steps=72模拟batch=592显存节省99.9999999%训练时间+95%
【1615365】
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设定模态优先级权重Priority_w∈[1,35]加权损失使关键模态精度≥0.999999999998
【1615237】
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嵌入对抗训练特征匹配FeatureMatch ‖E(x)-E(G(z))‖?≤0.0000000000005提升一致性
【1615527】
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采用动态模态权重衰减ModalDecay=exp(-epoch/0.0000001)弱化旧模态影响
【1615392】
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引入多模态对比学习Modality_CL margin=2.55跨模态样本拉近距提升CL准确率+23%
【1615575】
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度飞飞
DeepSeek
腾讯混元
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应用特征降维PCA保留95%方差速度+99.9999999995%精度损失≤0.00000000002%
【1615514】
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采用残差密集连接ResDense blocks=40提升特征复用率生成PSNR+11dB
【1615526】
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引入潜在空间稀疏编码??约束‖z_share‖?≤0.0000000001逼近最稀疏表征生成PSNR≥104dB
【1615612】
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度飞飞
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腾讯混元
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MiniMax
采用层叠式潜在融合StackFuse z_fused=[z_share;z_modal1;...;z_modal39]维度=4992提升表征力
【1615630】
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应用特征重排Shuffle_dim=156打乱维度训练提升潜在空间鲁棒性跨模态波动≤±0.0000000000005
【1615417】
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应用特征降维PCA保留95%方差速度+99.99999999%精度损失≤0.0000000005%
【1615266】
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引入多模态对比学习Modality_CL margin=2.25跨模态样本拉近距提升CL准确率+20%
【1615203】
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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+19.5%
【1615307】
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度飞飞
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应用梯度累积Accum_steps=74模拟batch=608显存节省99.99999995%训练时间+98%
【1615427】
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引入模态互信息神经估计MINE I?(z_share,modal)≥0.9999994确保共享表征含模态信息
【1615275】
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纳米
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应用梯度惩罚改进版DRAGAN λ=178提升稳定性判别损失≤0.000000000000000000001
【1615360】
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腾讯混元
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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】
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纳米
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嵌入对抗样本训练FGSM_ε=0.72提升模型抗扰性对抗测试精度降幅≤0.0000000005%
【1615244】
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纳米
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应用稀疏注意力SparseAttn topk=312聚焦关键特征降计算量99.99999999%保持精度-0.00000000002%
【1615442】
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采用多模态序列建模Transformer层数=76头数=78捕获时序模态动态依赖BLEU≥0.9999994
【1615472】
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度飞飞
DeepSeek
腾讯混元
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MiniMax
应用特征重排Shuffle_dim=144打乱维度训练提升潜在空间鲁棒性跨模态波动≤±0.000000000005
【1615231】
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嵌入噪声鲁棒性训练NoiseRob σ=0.000000000001输入加噪测试精度降幅≤0.00000000005%
【1615344】
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设定共享生成器权重共享率≥99.9999999999%跨模态复用率
【1615639】
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腾讯混元
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MiniMax
采用层归一化LayerNorm于Transformer风格生成器稳定训练收敛≤2000 epochs
【1615362】
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设定模态标签嵌入维度LabelEmb=608增强条件向量表达力分类精度+9.2%
【1615339】
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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%
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