本文提出了一个理解多模态学习模型如何泛化的理论框架。它分析了使用不同数据模态组合的影响，特别是在数据不完整或冗余时。该研究建立了数据子集与模型性能之间的关系，提供了新的泛化误差界限，突出了更细粒度的特征如何提高模型复杂度和准确性。 AI
影响 通过量化模态选择对泛化的影响，为改进多模态学习系统提供了理论基础。
排序理由 这是在arXiv上发表的关于多模态学习的理论分析。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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arXiv:2605.01424v1 Announce Type: new Abstract: Multimodal learning leverages the integration of diverse data modalities to enhance performance in complex tasks. Yet, it frequently encounters incomplete or redundant modality data in real-world scenarios. This paper presents a fin…