在ICM模型訓練中，進一步提高輔助損失的效果可以通過自適應調整輔助損失的權重因子來實現。具體而言，可以根據模型在訓練過程中的表現動態調整權重因子𝛼。這種方法可以基於以下幾個方面進行調整：
性能監控：在每個訓練周期結束時，評估主任務的損失和輔助損失的變化。如果主任務的損失下降而輔助損失的影響較小，則可以考慮減少輔助損失的權重，反之亦然。
梯度相似性：根據輔助損失和主任務損失的梯度相似性來調整權重因子。當兩者的梯度方向相似時，可以增加輔助損失的權重，以促進更好的特徵學習；反之，則減少其權重。
自適應學習率：結合自適應學習率的方法，根據模型的收斂速度和穩定性來調整輔助損失的權重。這樣可以在訓練初期給予輔助損失更高的權重，以加速學習，而在後期則逐漸降低其影響。
通過這些方法，可以更靈活地利用輔助損失，進一步提升ICM模型的識別能力和率失真性能。