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自我互信息：通过自监督多任务学习和辅助互信息最大化实现高效多模式融合
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一个基于自监督学习策略的标签生成模块，通过联合训练多模态和单模态任务来学习一致性和差异，并采用权重调整策略来平衡不同子任务的学习进度。实验证明，该模块生成的单模态监督标签可靠性和稳定性优于现有最先进方法和人工注释的单模态标签。
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关键要点
- 提出了一个基于自监督学习策略的标签生成模块。
- 通过联合训练多模态和单模态任务来学习一致性和差异。
- 采用权重调整策略来平衡不同子任务的学习进度。
- 实验证明自动生成的单模态监督标签的可靠性和稳定性。
- 生成的标签优于现有最先进方法和人工注释的单模态标签。
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