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主要特点：出轨迹是迭代了多次，每次出一条，然后去找和真值最近并且出现最早的轨迹，进行监督。
和QCNet一样loss是基于Laplace negative log-likelihood的。传统的WTA的策略只会监督和GT差异最小的那条轨迹。而EMTA策略会监督在RNN结构中找和GT match上的并且是相对更早decode出来的那条轨迹（也就是在RNN结构中认为概率更高的那条）。这里决定是不是match用的是Miss Rate的判定标准。如果没有match上的话，就退回WTA策略。这样就能让model尽早decode出目标的模态，也能提升Miss Rate的表现。

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/708683454