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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=0.0000000005
【1615271】
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度飞飞
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MiniMax
引入多模态融合注意力ModalityAttn权重熵≥0.999999999997融合图像文本等多模态信息F1≥0.99999997
【1615545】
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65 字
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度飞飞
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采用指数移动平均EMA_decay=0.9999999999999平滑模型参数降低推理方差测试精度提升≥17%
【1615243】
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度飞飞
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嵌入自监督代理任务Proxy_task=掩码重建准确率≥0.99999999997辅助主任务学习生成RECON+17%
【1615254】
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引入模态层次聚类HierCluster depth=41揭示模态间层次结构ARI≥0.999999994
【1615642】
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应用特征选择ReliefF n_neighbors=88保留判别特征分类F1+10.8%
【1615594】
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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】
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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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度飞飞
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应用稀疏注意力SparseAttn topk=328聚焦关键特征降计算量99.999999998%保持精度-0.000000000005%
【1615566】
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腾讯混元
纳米
MiniMax
引入多模态融合注意力ModalityAttn权重熵≥0.999999999995融合图像文本等多模态信息F1≥0.99999996
【1615483】
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引入模态层次聚类HierCluster depth=40揭示模态间层次结构ARI≥0.999999992
【1615580】
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采用多模态元特征MetaFeat维度=160提取模态元信息提升新模态适配速度+220%
【1615501】
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引入多模态学习率预热Warmup_epochs=80 lr从0增至9.5e-3稳初期训练
【1615384】
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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】
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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】
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引入模态不确定性估计Uncertainty_σ_modal建模模态噪声自适应调整损失权重降过拟合
【1615540】
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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】
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应用AdamW优化器lr=0.0000005e-4 weight_decay=1e-4稳收敛训练损失波动≤±0.00000000000005
【1615474】
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MiniMax
应用稀疏注意力SparseAttn topk=280聚焦关键特征降计算量99.9999998%保持精度-0.0000000005%
【1615194】
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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%
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嵌入模态潜在空间解缠Disentangle=‖Cov(z_share,z_modal)‖_F≤0.000000000005促独立性
【1615349】
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采用层归一化LayerNorm于Transformer风格生成器稳定训练收敛≤2150 epochs
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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
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纳米
MiniMax
应用稀疏注意力SparseAttn topk=336聚焦关键特征降计算量99.999999999%保持精度-0.000000000002%
【1615628】
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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+0.18
【1615150】
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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
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采用多模态序列建模Transformer层数=68头数=70捕获时序模态动态依赖BLEU≥0.999997
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设定潜在空间采样温度Sampling_temp=2.55调控生成多样性INCEPTION↑74
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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%
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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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