“你们声称模型能够处理多模态医学数据，并实现高精度预测。但据我所知，心电信号、超声影像等数据维度极高，且存在大量噪声。”

“你们是如何在有限的训练样本下，有效避免过拟合，并保证模型在未知数据上的泛化能力的？

请给出你们核心的正则化方法或者数据增强策略的具体数学描述。”

这个问题极其专业和刁钻，直指深度学习模型在小样本医学数据上应用的核心痛点！

这已经不是简单的提问，而是近乎于一场小型的论文答辩！

如果回答不好，或者被找出逻辑漏洞，刚刚到手的冠军荣誉很可能蒙上阴影，甚至引发争议！

刚刚还沉浸在喜悦中的周炽和李泽川脸色瞬间变了。

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这个问题涉及到底层算法设计，非常复杂，而且对方要求的是“具体数学描述”，这在短短的颁奖环节几乎是不可能完成的任务！

陈知行眉头紧锁，快速思考着如何用最简洁的语言概括他们的方法。

就在这紧张万分之际，苏想却上前一步，从陈知行手中轻轻拿过了话筒。

她的脸色还有些苍白，但眼神却异常清澈和坚定。

她先是用英语向伊万诺夫教授微微鞠躬表示尊敬，然后开口说道：

“尊敬的伊万诺夫教授，感谢您提出这个非常重要的问题。”

她的英语不算流利，但每个词都咬得很清晰。

“您说得非常对，高维小样本数据下的过拟合是巨大挑战。”

“我们的核心思路，并非依赖于单一复杂的正则化数学技巧。”

她顿了顿，似乎在组织语言，然后用手比划着，努力让自己的表达更直观：

“我们更多地是借鉴了……嗯……一种分而治之和注意力聚焦的思想。我们不是将所有的原始数据一股脑地扔进一个庞大的网络。”

“我们首先利用领域知识——也就是医生们的经验——将高维数据分解成多个具有明确生理意义的子模块或特征组。比如，心电信号重点关注节律和波形形态，超声影像关注结构和血流动力学参数。”

“然后，我们设计了一个轻量级的、可解释的元特征筛选器，它会根据不同的预测目标，动态地决定哪些子模块的特征更重要，从而自适应地调整模型的注意力，避免在无关噪声上过度学习。”

“这更像是一种基于领域知识的、结构化的稀疏学习，而不是纯粹数学上的正则化。”

“它可能不够优雅，但在我们面对的特定问题上，非常有效。”