研究提出了一种课程学习方法，优化视觉-语言任务，提高小规模多模态训练效果。结合文本预训练，课程学习在文本任务中表现出显著优势，特别是对小参数模型有明显帮助。这为在数据有限的环境中有效利用机器学习提供了新见解。

本文研究了文本预训练的局限性，重点讨论了报告偏差对单一模态训练的负面影响，并通过比较颜色分布的实验结果发现，多模态模型可以减轻此影响。