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TOOL · CL_344194 · Nov 6 · 05:00

InfMasking 框架通过无限掩码增强多模态学习

研究人员推出 InfMasking，一个旨在增强协同多模态学习的新框架。该方法采用一种称为无限掩码的技术，在融合之前随机掩盖来自不同模态的特征。通过强制这些部分掩盖的表示之间的一致性，InfMasking 鼓励模型学习真正的跨模态交互，而不是依赖于主导模态或共享信息。该框架在评估基准上的预测性能和协同作用估计方面均有所提高。