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name: "自适应多模态特征融合与正则化"
description: "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。"
version: "0.1.0"
tags:
  - "pytorch"
  - "特征融合"
  - "多模态"
  - "正则化"
  - "目标跟踪"
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"
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# 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