研究人员推出了一种名为“基于队列的主动模态获取”（CAMA）的新方法，用于在预算限制下优化多模态机器学习中额外数据模态的获取。CAMA侧重于测试时、队列级别的获取，并提出基于插补的策略来估计为选定样本获取缺失模态的效用。实验表明，与随机或基于熵的方法相比，CAMA在指导模态获取方面更有效，并在使用UK Biobank数据进行疾病预测的实际应用中得到了展示。 AI
影响 优化多模态模型的数据获取，可能降低成本并在资源受限的环境中提高性能。
排序理由 这是一篇详细介绍多模态机器学习新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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