PRISM 框架用稀疏 MoE 路由改进城市多视图表征学习
原文标题：Rethinking Multi-View Fusion for Urban Representation Learning
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arXiv 论文指出城市多视图数据存在模态效用区域差异与梯度失衡两大结构性问题，提出自调整框架 PRISM。它用稀疏 MoE 路由学习区域专属视图分配，并用类 PID 调节机制缓解梯度冲突。在三个大规模城市数据集上表现优于强基线且训练更稳定。
- 问题
- 城市多视图数据中模态效用区域差异大、多目标梯度失衡。
- 方法
- 用稀疏 MoE 路由学习区域专属视图分配，并用类 PID 机制缓解梯度冲突。
- 结果
- 在三个大规模城市数据集上优于强多视图基线，训练更稳定、区域表征更均衡。
- 影响
- 为城市计算类多模态融合提供自适应方案，缓解静态融合偏科与训练不稳。
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