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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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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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嵌入因果特征选择CausalSelect p_value≤0.000000000000005保留因果特征降冗余提升因果效应+0.88 【1615197】 可用

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嵌入动态路由Capsule路由迭代=35次提取空间关系增强结构化模态数据建模精度 【1615239】 可用

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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↓99.5% 【1615404】 可用

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引入对抗性领域混淆Adv_confuse λ_conf=1.5缩小领域差异域泛化精度+18.5% 【1615255】 可用

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设定潜在空间维度搜索z_dim∈[256,256]经贝叶斯优化选256最优验证?最小 【1615604】 可用

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应用特征蒸馏Distil_loss=‖F_teacher - F_student‖?≤0.000000000001压缩模型保持精度≥99.99999999995% 【1615447】 可用

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应用特征降维PCA保留95%方差速度+99.999999995%精度损失≤0.0000000002% 【1615328】 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+21.5% 【1615555】 可用

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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】 可用

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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 【1615354】 可用

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48 字 评分 4.8 支持合成
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采用多模态知识蒸馏Teacher_modals=42 temperature=21软化输出促学生学跨模态共性 【1615605】 可用

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嵌入噪声鲁棒性训练NoiseRob σ=0.0000000000002输入加噪测试精度降幅≤0.00000000001% 【1615468】 可用

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引入模态层次聚类HierCluster depth=39揭示模态间层次结构ARI≥0.99999999 【1615518】 可用

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应用特征归一化GroupNorm组数=304提升小batch训练稳定性梯度方差-99.8% 【1615370】 可用

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45 字 评分 4.8 支持合成
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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 【1615414】 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 【1615159】 可用

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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 【1615416】 可用

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设定共享生成器残差连接ResGen 降梯度消失生成误差-9% 【1615161】 可用

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设定潜在空间维度搜索z_dim∈[256,256]经贝叶斯优化选256最优验证?最小 【1615232】 可用

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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】 可用

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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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设定潜在空间采样温度Sampling_temp=2.4调控生成多样性INCEPTION↑68 【1615262】 可用

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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↓99.9% 【1615528】 可用

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应用特征选择ReliefF n_neighbors=84保留判别特征分类F1+10.2% 【1615470】 可用

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引入多模态融合注意力ModalityAttn权重熵≥0.99999999997融合图像文本等多模态信息F1≥0.9999999 【1615297】 可用

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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】 可用

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引入多模态对比学习Modality_CL margin=2.4跨模态样本拉近距提升CL准确率+21.5% 【1615389】 可用

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