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缺失模态的深度多模态学习综合调研
内容提要
本研究解决了多模态模型训练和推理中缺失模态导致性能下降的问题。通过回顾深度学习技术在多模态学习中的应用，分析了当前方法和挑战，并揭示了未来发展方向。
关键要点
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本研究解决了多模态模型训练和推理中缺失模态导致性能下降的问题。
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通过回顾深度学习技术在缺失模态多模态学习中的应用，阐明了MLMM与标准多模态学习的区别。
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分析了当前多模态学习方法和面临的挑战。
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揭示了多模态学习领域的未来发展方向。
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提出了一种基于贝叶斯元学习的方法SMIL，能够处理训练及测试数据中的缺失模态。
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SMIL方法在多个数据集上的性能优于现有方法和生成基线。
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研究了多模态联合学习的技术和应用，讨论了未来的研究方向。
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探讨了多模态机器学习的计算与理论基础，定义了关键原则和核心技术挑战。
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提出了一种使用prompt learning的多模态学习框架，解决模态缺失问题。
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通过参数高效适应处理缺失模态的鲁棒多模态学习方法。
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引入Uni-Modal Ensemble技术增强对非缺失模态的特征提取和融合过程中的噪声鲁棒性。
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提出了GTI-MM框架，通过生成式变压器填补缺失的视觉数据，提高模型的鲁棒性。
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使用检索增强上下文学习解决多模态学习中的缺失模态和样本有限问题。
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提出了一种新框架，通过单模型联合嵌入解决多模态学习中的缺失模态问题。
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模态不变多模态学习方法采用单分支网络，提高对缺失模态的鲁棒性。
延伸问答
缺失模态对多模态模型的影响是什么？
缺失模态会导致多模态模型在训练和推理过程中性能下降。
SMIL方法是如何处理缺失模态的？
SMIL是一种基于贝叶斯元学习的方法，能够灵活处理训练和测试数据中的缺失模态，并在多个数据集上表现优于现有方法。
多模态学习中有哪些主要挑战？
当前多模态学习面临的挑战包括模态缺失、数据稀缺和特征融合的噪声鲁棒性等问题。
GTI-MM框架的主要功能是什么？
GTI-MM框架通过生成式变压器填补缺失的视觉数据，从而增强模型的鲁棒性和数据效率。
模态不变多模态学习方法的优势是什么？
模态不变多模态学习方法采用单分支网络，能够共享权重以学习模态间表示，从而提高对缺失模态的鲁棒性。
未来多模态学习的发展方向是什么？
未来多模态学习的发展方向包括提高对缺失模态的处理能力、增强模型的鲁棒性以及探索新的学习框架。
