超越批内排序限制
引入特征记忆存储不同抑郁水平的平滑原型，利用全局样本排序正则化提升特征表示学习，增强回归训练稳定性。
Yonghong, Li · Wei, Zeqiang · Guo, Guodong · 周修庄
IEEE Transactions on Affective Computing 2025
通过存储平滑原型的特征记忆，将排序扩展到训练过程中不同抑郁水平的全局样本。
将特征记忆纳入回归损失，增强深度回归器训练稳定性，从而提升抑郁预测。
在两个基准数据集上均取得最先进结果，并且超越其他排序方法。