Understanding and Constructing Latent Modality Structures in Multi-Modal Representation Learning

最新推荐文章于 2025-12-31 21:08:34 发布
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#人工智能 #深度学习 #机器学习 #pip #计算机视觉 #算法 #学习

本文提出了一种多模态表示学习框架，通过无监督对比学习学习解耦和模态不变的表示。该框架适用于视觉和文本数据，强调学习潜在模态结构的重要性，以改善图像描述、视觉问答等任务的性能。通过深度特征分离损失、布朗桥损失和几何一致性损失，模型在多种跨模态任务上展现出优越性能。

以下是可以作为分类标准的四个特征：

1. 数据模式。数据模式是指用于训练模型的数据类型。在本例中，数据可以是视觉、文本或视觉和语言。

  • 视觉：这意味着模型仅在图像上进行训练。模型学习以捕捉其视觉内容的方式表示图像。
  • 文本：这意味着模型仅在文本上进行训练。模型学习以捕捉其含义的方式表示文本。
  • 视觉和语言：这意味着模型在图像和文本上进行训练。模型学习以捕捉其含义及其相互关系的方式表示图像和文本。

2. 学习目标。学习目标是指训练

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