慕尼黑工业大学&北京大学：迈向无冲突训练的ConFIG方法

慕尼黑工业大学与北京大学联合团队提出ConFIG方法，旨在解决深度学习中多损失项优化冲突问题。该方法通过确保最终更新梯度与所有损失项优化梯度无冲突，实现稳定高效的优化策略。此外，团队还引入基于动量的M-ConFIG变种，进一步降低训练成本。实验结果表明，ConFIG在物理信息神经网络（PINNs）和多任务学习（MTL）中表现出色，尤其是在三维Beltrami流动和CelebA数据集上，显著提升了模型的收敛速度和预测精度。
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