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fusion architectures
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多模态学习中的单模态偏差理论
使用多输入流同时训练多模态神经网络在直觉上有优势,但在实践中具有挑战性。本文通过深度多模态线性网络的理论研究,揭示了联合训练中的单模态偏差问题,包括它与网络结构、数据统计和初始化的关系,以及它可能导致的泛化缺陷和永久性单模态偏差。此外,研究
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7 months ago
CVPR
MFAS: 多模态融合架构搜索
本文提出一种新颖的多模态融合架构搜索空间,使用序列模型搜索方法在不同领域和数据集中寻找优化架构,发现表现优异的融合架构,解决了多模态分类问题。
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5 years ago
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