AAAI 2024 | 针对多模态表示偏差的非对称增强
发布日期：2025-06-08 03:18:23
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分类：精选文章
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论文信息
标题：Asymmetric Reinforcing against Multi-modal Representation Bias作者：Xiyuan Gao, Bing Cao, Pengfei Zhu, Nannan Wang, Qinghua Hu论文创新点
本研究提出了一种基于互信息的评估指标（MIV），用于衡量每个模态的边际贡献以及所有模态的联合贡献。同时，我们提出了一种非对称增强框架（ARM），通过动态特征级融合和平衡最小-最大损失，有效缓解多模态表示偏差问题。这种创新方法不仅为多模态数据的表示优化提供了新的理论框架，还显著提升了模型的鲁棒性和表示能力。
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[***.219.124.196]2026年06月22日 15时55分30秒
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