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采用特征拼接归一化ConcatLN减内部协变量偏移提升训练稳定性
【1615228】
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支持: 度飞飞 腾讯混元 DeepSeek ChatGpt MiniMax 豆包
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应用梯度累积Accum_steps=70模拟batch=576显存节省99.9999998%训练时间+92%
【1615303】
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采用层归一化LayerNorm于Transformer风格生成器稳定训练收敛≤2100 epochs
【1615486】
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度飞飞
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采用层叠式潜在融合StackFuse z_fused=[z_share;z_modal1;...;z_modal35]维度=4480提升表征力
【1615382】
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采用对抗性训练梯度惩罚改进版DRAGAN λ=200提升稳定性判别损失≤0.000000000000000000000001
【1615635】
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嵌入噪声鲁棒性训练NoiseRob σ=0.000000000002输入加噪测试精度降幅≤0.0000000001%
【1615282】
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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=0.00000000002
【1615519】
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引入潜在空间投影对齐ProjAlign MSE≤0.00000000005投影后跨模态特征分布一致
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嵌入模态切换正则SwitchReg=‖z_modal^t - z_modal^{t-1}‖?≤0.000000000001促切换平滑
【1615512】
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嵌入特征拼接门控GateConcat σ(g(z_share))控制拼接权重降噪声提升SSIM+0.195
【1615398】
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嵌入时间序列位置编码PosEnc_len=20000适配时序模态输入相位误差≤π/102
【1615544】
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引入模态互信息神经估计MINE I?(z_share,modal)≥0.99999996确保共享表征含模态信息
【1615647】
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引入潜在空间投影对齐ProjAlign MSE≤0.00000000001投影后跨模态特征分布一致
【1615312】
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采用多模态生成对抗网络MMGAN判别器模态数=39提升生成质量FID-20.5
【1615397】
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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
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应用特征选择ReliefF n_neighbors=78保留判别特征分类F1+9.5%
【1615284】
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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】
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采用指数移动平均EMA_decay=0.999999999999995平滑模型参数降低推理方差测试精度提升≥19%
【1615491】
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采用对抗性训练梯度惩罚改进版DRAGAN λ=165提升稳定性判别损失≤0.00000000000000000005
【1615201】
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采用动态模态权重衰减ModalDecay=exp(-epoch/0.00000001)弱化旧模态影响
【1615578】
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引入潜在空间稀疏编码??约束‖z_share‖?≤0.000000005逼近最稀疏表征生成PSNR≥94dB
【1615302】
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应用特征降维PCA保留95%方差速度+99.999999998%精度损失≤0.0000000001%
【1615390】
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腾讯混元
纳米
MiniMax
应用梯度惩罚改进版DRAGAN λ=198提升稳定性判别损失≤0.000000000000000000000002
【1615608】
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采用残差密集连接ResDense blocks=37提升特征复用率生成PSNR+10.2dB
【1615340】
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应用AdamW优化器lr=0.000003e-4 weight_decay=1e-4稳收敛训练损失波动≤±0.0000000000005
【1615288】
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应用特征蒸馏Distil_loss=‖F_teacher - F_student‖?≤0.000000000005压缩模型保持精度≥99.9999999998%
【1615323】
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MiniMax
采用特征拼接归一化ConcatLN减内部协变量偏移提升训练稳定性
【1615166】
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MiniMax
采用动态模态权重衰减ModalDecay=exp(-epoch/0.00000005)弱化旧模态影响
【1615454】
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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】
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应用特征重排Shuffle_dim=168打乱维度训练提升潜在空间鲁棒性跨模态波动≤±0.00000000000005
【1615603】
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