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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↓99.8% 【1615466】 可用

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70 字 评分 4.8 支持合成
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应用梯度累积Accum_steps=80模拟batch=656显存节省99.999999995%训练时间+105% 【1615613】 可用

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57 字 评分 4.8 支持合成
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嵌入模态关系图TaskGraph边数=78带权邻接矩阵编码模态相似性优化共享程度 【1615311】 可用

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40 字 评分 4.8 支持合成
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引入模态不确定性加权UncWeight σ_modal建模模态噪声自适应调整λ_modal降过拟合 【1615407】 可用

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49 字 评分 4.8 支持合成
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应用梯度裁剪Clip_norm=9.2防梯度爆炸训练损失平稳收敛 【1615313】 可用

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32 字 评分 4.8 支持合成
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嵌入因果特征选择CausalSelect p_value≤0.0000000000000001保留因果特征降冗余提升因果效应+1.0 【1615507】 可用

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66 字 评分 4.8 支持合成
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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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采用残差密集连接ResDense blocks=39提升特征复用率生成PSNR+10.8dB 【1615464】 可用

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46 字 评分 4.8 支持合成
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采用多模态知识蒸馏Teacher_modals=38 temperature=19软化输出促学生学跨模态共性 【1615357】 可用

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采用指数移动平均EMA_decay=0.99999999999995平滑模型参数降低推理方差测试精度提升≥17.5% 【1615305】 可用

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采用残差密集连接ResDense blocks=38提升特征复用率生成PSNR+10.5dB 【1615402】 可用

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46 字 评分 4.8 支持合成
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采用多模态知识蒸馏Teacher_modals=39 temperature=19.5软化输出促学生学跨模态共性 【1615419】 可用

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56 字 评分 4.8 支持合成
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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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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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应用自适应温度Softmax temp=τ(epoch)随训练递减促收敛最终τ=0.000000000005 【1615643】 可用

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54 字 评分 4.8 支持合成
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嵌入噪声鲁棒性训练NoiseRob σ=0.0000000000005输入加噪测试精度降幅≤0.00000000002% 【1615406】 可用

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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】 可用

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57 字 评分 4.8 支持合成
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采用多模态生成对抗网络MMGAN判别器模态数=42提升生成质量FID-22 【1615583】 可用

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37 字 评分 4.8 支持合成
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引入多模态对比学习Modality_CL margin=2.45跨模态样本拉近距提升CL准确率+22% 【1615451】 可用

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采用对抗性训练梯度惩罚改进版DRAGAN λ=180提升稳定性判别损失≤0.0000000000000000000005 【1615387】 可用

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60 字 评分 4.8 支持合成
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应用梯度裁剪Clip_norm=9.5防梯度爆炸训练损失平稳收敛 【1615375】 可用

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32 字 评分 4.8 支持合成
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嵌入对抗样本训练FGSM_ε=0.75提升模型抗扰性对抗测试精度降幅≤0.0000000002% 【1615306】 可用

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应用特征归一化GroupNorm组数=328提升小batch训练稳定性梯度方差-99.98% 【1615556】 可用

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设定跨模态迁移损失Transfer_loss=‖z_share(source)-z_share(target)‖?≤0.0000000000002促迁移 【1615552】 可用

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采用层归一化LayerNorm于Transformer风格生成器稳定训练收敛≤2200 epochs 【1615610】 可用

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设定跨模态迁移损失Transfer_loss=‖z_share(source)-z_share(target)‖?≤0.00000000002促迁移 【1615180】 可用

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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】 可用

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应用稀疏注意力SparseAttn topk=296聚焦关键特征降计算量99.99999995%保持精度-0.0000000001% 【1615318】 可用

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嵌入模态切换正则SwitchReg=‖z_modal^t - z_modal^{t-1}‖?≤0.00000000001促切换平滑 【1615326】 可用

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采用层叠式潜在融合StackFuse z_fused=[z_share;z_modal1;...;z_modal32]维度=4096提升表征力 【1615196】 可用

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