本文探讨多模态学习中的优化失衡问题，提出自适应梯度调节方法和MMPareto算法，以提升模型性能和泛化能力。研究表明，动态调整模态学习速度和均衡处理能够有效解决模态间干扰和梯度冲突，显著改善模型效果。

本文研究了多模态学习中的优化失衡问题，提出了一种动态梯度调节方法以自适应优化模态，解决了模态主导性问题。通过引入新的度量指标和干预技术，显著提升了模型的鲁棒性和性能，实验证明在多个任务中取得了优异效果。

该文综述多模态学习研究，针对优化失衡、缺失模态和领域泛化问题，提出梯度调节、知识蒸馏、特征解缠等方法，以平衡模态贡献、提升鲁棒性与下游任务性能，并在情感识别、暴力检测、脑肿瘤分割等任务中验证有效。