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在深度学习领域，优化多个损失函数时常常面临梯度冲突问题，导致训练陷入局部最优或失败。针对这一挑战，慕尼黑工业大学与北京大学联合提出ConFIG方法，旨在消除梯度冲突，实现高效稳定的多任务学习和物理信息神经网络训练。该方法为解决复杂场景下的优化难题提供了新思路。

在ICLR 2025会议前夕，慕尼黑工业大学与北京大学联合研究团队提出了一种名为ConFIG的新方法。该方法专注于解决深度学习训练中不同损失项之间的冲突问题，从而提升模型训练效率。通过优化损失项的权衡策略，ConFIG为实现更高效的深度学习模型训练提供了新思路。