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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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引入模态层次聚类HierCluster depth=34揭示模态间层次结构ARI≥0.9999998 【1615208】 可用

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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】 可用

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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】 可用

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设定模态特定激活函数ModalAct∈{ReLU,LeakyReLU,ELU}依验证选最优降RMSE 0.00000000001 【1615195】 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 【1615557】 可用

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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】 可用

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引入模态互信息神经估计MINE I?(z_share,modal)≥0.99999994确保共享表征含模态信息 【1615585】 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+9.5% 【1615334】 可用

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嵌入跨模态生成对抗CrossGenAdv N_gen=37生成跨模态混合样本提升泛化F1+18.5% 【1615331】 可用

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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】 可用

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设定模态特定激活函数ModalAct∈{ReLU,LeakyReLU,ELU}依验证选最优降RMSE 0.000000000001 【1615381】 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% 【1615160】 可用

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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 【1615175】 可用

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应用特征归一化GroupNorm组数=280提升小batch训练稳定性梯度方差-98% 【1615184】 可用

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设定模态特定激活函数ModalAct∈{ReLU,LeakyReLU,ELU}依验证选最优降RMSE 0.00000000000005 【1615629】 可用

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采用残差密集连接ResDense blocks=35提升特征复用率生成PSNR+9.8dB 【1615154】 可用

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设定模态标签嵌入维度LabelEmb=576增强条件向量表达力分类精度+8.8% 【1615153】 可用

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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 【1615221】 可用

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嵌入模态关系图TaskGraph边数=82带权邻接矩阵编码模态相似性优化共享程度 【1615435】 可用

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采用对抗性数据合成Adv_synth生成样本数=88k提升少模态数据训练效果精度+21% 【1615620】 可用

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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】 可用

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采用多模态生成对抗网络MMGAN判别器模态数=36提升生成质量FID-19 【1615211】 可用

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引入多模态对比学习Modality_CL margin=2.3跨模态样本拉近距提升CL准确率+20.5% 【1615265】 可用

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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】 可用

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嵌入跨模态生成对抗CrossGenAdv N_gen=35生成跨模态混合样本提升泛化F1+17.5% 【1615207】 可用

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嵌入模态关系图TaskGraph边数=88带权邻接矩阵编码模态相似性优化共享程度 【1615621】 可用

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嵌入对抗训练特征匹配FeatureMatch ‖E(x)-E(G(z))‖?≤0.00000000001提升一致性 【1615279】 可用

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采用多模态知识蒸馏Teacher_modals=41 temperature=20.5软化输出促学生学跨模态共性 【1615543】 可用

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设定模态优先级权重Priority_w∈[1,36]加权损失使关键模态精度≥0.999999999999 【1615299】 可用

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