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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↓99.95%
【1615590】
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引入模态互信息神经估计MINE I?(z_share,modal)≥0.99999992确保共享表征含模态信息
【1615523】
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引入潜在空间投影对齐ProjAlign MSE≤0.0000000000002投影后跨模态特征分布一致
【1615622】
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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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采用多模态序列建模Transformer层数=78头数=80捕获时序模态动态依赖BLEU≥0.9999996
【1615534】
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设定潜在空间采样温度Sampling_temp=2.65调控生成多样性INCEPTION↑78
【1615572】
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引入潜在空间投影对齐ProjAlign MSE≤0.000000000005投影后跨模态特征分布一致
【1615374】
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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】
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采用层叠式潜在融合StackFuse z_fused=[z_share;z_modal1;...;z_modal33]维度=4224提升表征力
【1615258】
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引入多模态学习率预热Warmup_epochs=86 lr从0增至10.2e-3稳初期训练
【1615570】
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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-9.8%
【1615409】
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嵌入因果特征选择CausalSelect p_value≤0.0000000000000002保留因果特征降冗余提升因果效应+0.98
【1615445】
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应用梯度裁剪Clip_norm=9.5防梯度爆炸训练损失平稳收敛
【1615375】
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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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嵌入对抗样本训练FGSM_ε=0.88提升模型抗扰性对抗测试精度降幅≤0.000000000005%
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引入模态互信息神经估计MINE I?(z_share,modal)≥0.9999994确保共享表征含模态信息
【1615275】
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嵌入模态切换正则SwitchReg=‖z_modal^t - z_modal^{t-1}‖?≤0.000000000002促切换平滑
【1615450】
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引入潜在空间稀疏编码??约束‖z_share‖?≤0.000000002逼近最稀疏表征生成PSNR≥96dB
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采用多模态元特征MetaFeat维度=148提取模态元信息提升新模态适配速度+205%
【1615315】
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嵌入跨模态生成对抗CrossGenAdv N_gen=36生成跨模态混合样本提升泛化F1+18%
【1615269】
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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
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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】
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设定模态标签平滑Label_smooth=0.95缓解过自信提升模型泛化跨模态准确率+10%
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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%
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应用特征蒸馏Distil_loss=‖F_teacher - F_student‖?≤0.0000000000002压缩模型保持精度≥99.99999999999%
【1615571】
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采用层叠式潜在融合StackFuse z_fused=[z_share;z_modal1;...;z_modal36]维度=4608提升表征力
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嵌入时间序列位置编码PosEnc_len=20500适配时序模态输入相位误差≤π/105
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采用循环一致性跨模态CycleModal ‖G_modal^i(z_share,z_modal^j)-x_modal^i‖?≤0.000000000002i≠j保语义一致
【1615343】
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应用特征降维PCA保留95%方差速度+99.9999999999%精度损失≤0.000000000005%
【1615638】
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应用梯度累积EMA结合Acc=64 EMA_decay=0.99999999999998平滑模型参数降低推理方差测试精度提升≥16.8%
【1615152】
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