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高效的去除天气影响多专家模型：基于不确定性感知的特征线性调制
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
我们提出了高效的MoFME架构和UaR路由器，能够学习多个任务的不同专家功能。实验证明，MoFME在图像恢复质量方面优于基准，并且参数节省超过72％，推理时间节省39％以上。在下游分割和分类任务上的实验进一步证明了MoFME的普适性。
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关键要点
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提出了高效的Mixture-of-Feature-Modulation-Experts（MoFME）架构。
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MoFME通过权重共享在一组专家中隐式实例化多个专家。
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提出了一种不确定性感知路由器（UaR），用于将任务特定的特征分配给不同的FM模块。
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MoFME在多去污任务上图像恢复质量优于基准0.1-0.2 dB。
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相比传统的MoE方法，MoFME参数节省超过72%，推理时间节省39%以上。
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下游分割和分类任务的实验证明了MoFME的普适性。
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