本文介绍了ConFIG方法，旨在解决深度学习中多个损失项优化的冲突问题。该方法通过优化梯度，确保所有损失项均匀更新，避免局部最优。结合动量的M-ConFIG方法显著提高了训练效率，测试结果表明其在物理信息神经网络和多任务学习中表现优异。