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应用特征蒸馏Distil_loss=‖F_teacher - F_student‖?≤0.0000000000001压缩模型保持精度≥99.999999999995% 【1615633】 可用

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84 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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采用层归一化LayerNorm于Transformer风格生成器稳定训练收敛≤1950 epochs 【1615300】 可用

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50 字 评分 4.8 支持合成
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嵌入模态关系图TaskGraph边数=74带权邻接矩阵编码模态相似性优化共享程度 【1615187】 可用

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40 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=36提升生成质量FID-19 【1615211】 可用

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37 字 评分 4.8 支持合成
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设定模态标签嵌入维度LabelEmb=672增强条件向量表达力分类精度+10.2% 【1615587】 可用

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41 字 评分 4.8 支持合成
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嵌入模态切换正则SwitchReg=‖z_modal^t - z_modal^{t-1}‖?≤0.00000000005促切换平滑 【1615202】 可用

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66 字 评分 4.8 支持合成
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应用梯度累积Accum_steps=72模拟batch=592显存节省99.9999999%训练时间+95% 【1615365】 可用

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嵌入自监督代理任务Proxy_task=掩码重建准确率≥0.999999999999辅助主任务学习生成RECON+19.5% 【1615564】 可用

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62 字 评分 4.8 支持合成
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采用残差密集连接ResDense blocks=41提升特征复用率生成PSNR+11.2dB 【1615588】 可用

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46 字 评分 4.8 支持合成
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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 0.0000000000001 【1615567】 可用

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66 字 评分 4.8 支持合成
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设定共享生成器预训练epoch=370冻结底层参数专注高层特征提取训练时间-190% 【1615252】 可用

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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】 可用

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应用梯度累积Accum_steps=68模拟batch=560显存节省99.9999995%训练时间+90% 【1615241】 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=0.00000000000005输入加噪测试精度降幅≤0.000000000002% 【1615592】 可用

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62 字 评分 4.8 支持合成
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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 【1615548】 可用

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50 字 评分 4.8 支持合成
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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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67 字 评分 4.8 支持合成
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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】 可用

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46 字 评分 4.8 支持合成
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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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嵌入因果特征选择CausalSelect p_value≤0.00000000000000002保留因果特征降冗余提升因果效应+1.05 【1615631】 可用

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68 字 评分 4.8 支持合成
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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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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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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+10.2% 【1615520】 可用

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采用层叠式潜在融合StackFuse z_fused=[z_share;z_modal1;...;z_modal38]维度=4864提升表征力 【1615568】 可用

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引入多模态学习率预热Warmup_epochs=74 lr从0增至8.8e-3稳初期训练 【1615198】 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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采用动态模态权重衰减ModalDecay=exp(-epoch/0.00000002)弱化旧模态影响 【1615516】 可用

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采用多模态生成对抗网络MMGAN判别器模态数=38提升生成质量FID-20 【1615335】 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=0.0000000001 【1615395】 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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