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在多模态股票交易量预测中融入预训练模型引导
原文中文，约300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“视觉提示灵活多模态人脸反欺诈”的方法，通过学习与模态相关的提示来适应冻结的预训练基础模型到下游的灵活多模态人脸反欺诈任务，提高了性能并减轻了对重训练的要求。
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关键要点
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提出了一种名为“视觉提示灵活多模态人脸反欺诈”的方法。
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该方法通过学习与模态相关的提示来适应冻结的预训练基础模型。
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VP-FAS 方法旨在提高灵活多模态人脸反欺诈任务的性能。
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该方法减轻了对重训练的要求。
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实验证明 VP-FAS 框架在各种缺失模态情况下提高了性能。
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