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通过单模型联合嵌入进行无配对多模态学习中的遗漏模态预测
原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文提出了一种多模态学习框架，通过引导网络和提示学习解决模态缺失问题。该框架在训练阶段促进知识共享，显著提高了模型在缺失模态情况下的性能，且计算成本保持不变。实验结果表明，该方法在多个基准数据集上优于传统模型，展示了其鲁棒性和有效性。
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关键要点
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提出了一种通过引导网络促进知识共享的多模态学习框架，解决模态缺失问题。
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框架中包含模态缺失感知提示，能够处理不同模态缺失情况，且可学习参数少于1%。
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实验结果表明，该框架在各种模态缺失情况下显著提高了模型性能。
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通过提示学习和生成提示，提出的新框架在评估指标上优于其他方法，展示了有效性和鲁棒性。
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该框架能够在训练和测试阶段有效处理缺失模态，并在多个基准数据集上验证了其性能。
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延伸问答
该多模态学习框架如何解决模态缺失问题？
该框架通过引导网络和模态缺失感知提示，促进知识共享，有效处理不同模态缺失情况。
实验结果显示该框架的性能如何？
实验结果表明，该框架在各种模态缺失情况下显著提高了模型性能，优于传统模型。
该框架在计算成本上有什么特点？
该框架在提高性能的同时，计算成本保持不变，且可学习参数少于1%。
框架中使用了哪些技术来处理模态缺失？
框架使用了提示学习、生成提示和缺失信号提示等技术来处理模态缺失。
该框架的鲁棒性如何体现？
框架通过大量实验和消融研究证明了其有效性和鲁棒性，能够有效处理缺失模态。
该框架在实际应用中有哪些优势？
该框架在真实生活中的应用，如暴力检测，显示出明显优于传统模型的性能。
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