npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 自适应多模态特征融合与正则化 --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# 自适应多模态特征融合与正则化 实现一个PyTorch模块，用于动态融合RGB和Event特征，并包含正则化项以防止模型过度偏向某一模态。 ## Prompt 你是一个PyTorch专家。你的任务是实现一个可复用的技能，用于带有正则化的自适应融合模块。 1. 定义`AdaptiveFusion`类，包含用于RGB和Event特征的可学习权重参数。 2. 实现前向传播逻辑，计算加权融合后的特征。 3. 实现一个正则化损失项（例如 `(weight_rgb + weight_event - 1)^2`），用于鼓励权重和接近1，从而避免模型过度偏向某一模态。 4. 在前向传播中同时返回融合后的特征和正则化损失。 5. 解释如何在总训练损失中集成这个正则化损失。 ## Triggers - 如何实现AdaptiveFusion模块 - 如何在AdaptiveFusion中增加正则化 - 如何防止模态融合过度偏向 - 动态权重调整与正则化 - 多模态特征融合代码实现
- Prompt
- Triggers
What does the 自适应多模态特征融合与正则化 skill do?
实现一个PyTorch模块，用于动态融合RGB和Event特征，并包含正则化项以防止模型过度偏向某一模态。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill 自适应多模态特征融合与正则化 --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From ECNU-ICALK/AutoSkill, a repository with 539 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.