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TWIN-MoE 提出两阶段专家内插补框架处理缺失模态
论文分析混合专家路由会形成专家条件表示邻域，并推导由局部特征离散度控制的插补误差界，据此提出两阶段专家内插补框架 TWIN：预插补在编码器嵌入空间生成上下文估计并做径向软裁剪，后插补在 MoE 后聚合同一样本内的专家条件表示。在四个缺失模态基准上取得最优性能且参数量显著更少。
arXiv cs.LG13 天前
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论文分析混合专家路由会形成专家条件表示邻域，并推导由局部特征离散度控制的插补误差界，据此提出两阶段专家内插补框架 TWIN：预插补在编码器嵌入空间生成上下文估计并做径向软裁剪，后插补在 MoE 后聚合同一样本内的专家条件表示。在四个缺失模态基准上取得最优性能且参数量显著更少。
论文指出插补方法在 AUROC 相近时仍会改变被预警的患者名单，提出基于 top-k 告警集合 Jaccard 相似度的告警列表一致性指标。在 PhysioNet/CinC 2019 数据上，28 对插补方法中 22 对 AUROC 无显著差异，但告警列表重叠仅 0.518-0.750。