深度分析 利用分散式 Wasserstein 重心與幾何插值代理緩解資料孤島中的模型崩潰 在資料稀缺且受限於隱私的環境下,傳統的樣本選擇會偏向本地分布,導致生成模型的多樣性逐漸喪失,出現模型崩潰。研究提出利用多個資料孤島的Wasserstein代理參考,無需共享原始資料,即可緩解多樣性衰減。實驗顯示,協作式代理能顯著降低崩潰風險,提升遞迴式合成資料管線的穩定性。