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多模式机器学习中通过原型掩码和对比度处理缺失模态
通过引入原型库到基于 FedAvg 的联邦学习框架,提出了一种解决模态缺失问题的方法,利用原型作为缺失模态的掩码来构建任务校准的训练损失和模型不可知的单模态推断策略,实验证明该方法在推断准确性方面达到了最先进水平。
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7 months ago
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