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实体 Nusrat Binta Nizam

Nusrat Binta Nizam

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  1. RESEARCH · CL_141612 ·

    新研究解决多模态学习中的模态鸿沟和鲁棒性问题

    两篇新研究论文探讨了通过解决模态鸿沟和鲁棒性挑战来改进多模态学习的方法。第一篇论文介绍了xNCE，一种对比学习的改进方法，它使用跨模态和模态内负样本来减小图像和文本嵌入中的模态鸿沟。第二篇论文提出了ShapKO，一种动态训练策略，该策略根据验证效用自适应地学习特定模态的剔除概率，以增强多模态医学模型的鲁棒性。