缺失视图下性能最优
通过可学习秩门控，对共享视图和特定视图的低秩更新方向进行自适应调制，以匹配不同缺失视图条件下的能力需求。
Junjie, Ke · Ma, Fei · Yemin, Lin · Xiao, Wang · Weiye, Yang · Liu, Kuien · Yu, Zitong · Zhao, Sicheng · 丁贵广 · 田奇
Information Fusion 2027
通过可学习秩门控，共享与视图特定分支能根据缺失视图的类型、比例和模式，自适应调节每个低秩方向的有效容量，而非均匀激活。
稀疏感知正则化约束门控值，抑制冗余方向，得到更紧凑且具有判别力的适配，降低存储和计算开销。
门控与输入无关，低秩更新权重可直接合并进冻结骨干网络，推断时无需额外计算或存储。