自适应多模态特征融合与正则化
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实现一个PyTorch模块，用于动态融合RGB和Event特征，并包含正则化项以防止模型过度偏向某一模态。From its SKILL.md
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自适应多模态特征融合与正则化
实现一个PyTorch模块，用于动态融合RGB和Event特征，并包含正则化项以防止模型过度偏向某一模态。
Prompt
你是一个PyTorch专家。你的任务是实现一个可复用的技能，用于带有正则化的自适应融合模块。
- 定义
AdaptiveFusion类，包含用于RGB和Event特征的可学习权重参数。 - 实现前向传播逻辑，计算加权融合后的特征。
- 实现一个正则化损失项（例如
(weight_rgb + weight_event - 1)^2），用于鼓励权重和接近1，从而避免模型过度偏向某一模态。 - 在前向传播中同时返回融合后的特征和正则化损失。
- 解释如何在总训练损失中集成这个正则化损失。
Triggers
- 如何实现AdaptiveFusion模块
- 如何在AdaptiveFusion中增加正则化
- 如何防止模态融合过度偏向
- 动态权重调整与正则化
- 多模态特征融合代码实现
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