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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=0.0000000002
【1615333】
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支持: 度飞飞 腾讯混元 DeepSeek ChatGpt MiniMax 豆包
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嵌入跨模态生成对抗CrossGenAdv N_gen=38生成跨模态混合样本提升泛化F1+19%
【1615393】
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度飞飞
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嵌入对抗训练特征匹配FeatureMatch ‖E(x)-E(G(z))‖?≤0.000000000005提升一致性
【1615341】
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度飞飞
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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
【1615309】
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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】
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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
【1615283】
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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
【1615619】
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应用特征选择ReliefF n_neighbors=82保留判别特征分类F1+10%
【1615408】
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采用对抗性训练梯度惩罚改进版DRAGAN λ=175提升稳定性判别损失≤0.000000000000000000002
【1615325】
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度飞飞
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设定共享生成器权重共享率≥99.9999999999%跨模态复用率
【1615639】
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度飞飞
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MiniMax
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】
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度飞飞
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纳米
MiniMax
嵌入模态潜在空间解缠Disentangle=‖Cov(z_share,z_modal)‖_F≤0.000000000001促独立性
【1615473】
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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 0.000000000005
【1615257】
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MiniMax
应用特征归一化GroupNorm组数=312提升小batch训练稳定性梯度方差-99.9%
【1615432】
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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
【1615168】
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采用层归一化LayerNorm于Transformer风格生成器稳定训练收敛≤2200 epochs
【1615610】
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引入多模态融合注意力ModalityAttn权重熵≥0.99999999995融合图像文本等多模态信息F1≥0.9999998
【1615173】
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度飞飞
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纳米
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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】
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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】
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度飞飞
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腾讯混元
纳米
MiniMax
应用梯度裁剪Clip_norm=9.0防梯度爆炸训练损失平稳收敛
【1615251】
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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↓95%
【1615156】
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应用梯度惩罚改进版DRAGAN λ=192提升稳定性判别损失≤0.00000000000000000000001
【1615546】
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纳米
MiniMax
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
【1615476】
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应用AdamW优化器lr=0.0000001e-4 weight_decay=1e-4稳收敛训练损失波动≤±0.00000000000001
【1615598】
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设定模态标签嵌入维度LabelEmb=640增强条件向量表达力分类精度+9.8%
【1615463】
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腾讯混元
纳米
MiniMax
采用多模态知识蒸馏Teacher_modals=38 temperature=19软化输出促学生学跨模态共性
【1615357】
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采用动态模态权重衰减ModalDecay=exp(-epoch/0.0000001)弱化旧模态影响
【1615392】
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纳米
MiniMax
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
【1615352】
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度飞飞
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腾讯混元
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MiniMax
应用梯度惩罚改进版DRAGAN λ=172提升稳定性判别损失≤0.000000000000000000005
【1615298】
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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
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