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基于跨模态原型的严重缺失模态下的多模态联邦学习

💡 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要

本文提出了一种名为“Multimodal Federated Cross Prototype Learning (MFCPL)”的新方法，通过交叉模态正则化和对比机制，引入交叉模态对齐来增强特定模态特征的整体性能，尤其在存在严重缺失模态的场景中表现出优异的效果。

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标签

Multimodal Federated Cross Prototype Learning 交叉模态对齐 交叉模态正则化 原型 对比机制 整体性能 联邦学习
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