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在人工智能领域，迁移学习与多模态融合的结合正在成为一种极具潜力的创新研究方向。这种结合不仅能够高效利用预训练模型的知识，还能通过跨模态信息对齐和特征融合，显著提升模型在复杂任务中的性能。例如，在医学影像分析中，通过融合X光片和临床文本数据，结合迁移学习技术，模型能够更精准地进行疾病诊断。此外，最新的研究还展示了如何通过参数高效微调（如低秩适配器、指令微调）和最优传输技术，进一步优化多模态信息的融合效率。
这种创新组合不仅在图像分类、情感分析等任务中表现出色，还为未来多模态应用的发展提供了新的思路。我整理了9篇关于【迁移学习+多模态融合】的相关论文，感兴趣的同学扫码领取~
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EFFICIENTREMOTESENSINGWITHHARMONIZEDTRANSFERLEARNINGANDMODALITYALIGNMENT
文章解析
文章针对遥感领域多模态转移学习问题，提出HarMA方法。
通过设计独特架构和目标函数，在多个数据集上实验，验证其在多模态检索任务中的优势，为遥感多模态学习提供新方案。
创新点
提出HarMA方法，统一视角重新思考优化过程，满足任务约束、模态对齐和单模态均匀对齐。
设计分层多模态门控适配器，模仿人类大脑处理信息方式，从低到高建模视觉语言语义空间。
引入自适应三元组损失函数，有效解决同一模态特征过度聚集问题，增强模型匹配能力。
研究方法
构建多模态门控适配器模块，进行特征交互和处理，优化特征表示。
定义新的目标函数，结合自适应三元组损失和对比学习损失，优化模型训练。
使用RSICD和RSITMD等数据集，对比多种方法评估HarMA性能。
进行消融实验和定性分析，验证模块有效性及方法在实际应用中的优势。
研究结论
HarMA在遥感多模态检索任务中性能卓越，超过传统方法和多数参数高效微调方法。
消融实验证实所提模块和目标函数有效，能提升模型性能和语义匹配能力。
定性分析表明HarMA能有效减少幻觉和抗噪声，未来可扩展到语言大模型领域。
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BALANCEDMULTIMODALLEARNING：ANINTEGRATEDFRAMEWORKFORMULTI-TASKLEARNINGINAUDIO-VISUALFUSION
文章解析
文章聚焦多模态学习中的模态不平衡问题，提出BalanceMLA框架。
通过实验对比多种模型，验证其在情感分析和唇读任务中的优势，为多模态学习研究提供新方向。
创新点
提出BalanceMLA框架，动态平衡优化各模态，提升任务性能和特征利用效率。
设计双边残差特征融合与自适应加权决策融合策略，有效管理模态不平衡。
引入动态生成类级加权方案，增强模型对细粒度任务的适应性。
研究方法
以Transformer为骨干网络，分析不同模态在多模态任务中的表现及失衡情况。
构建BalanceMLA框架，包含双边残差特征融合、自适应决策融合等模块。
使用LRW、LRW1000和IEMOCAP等数据集，对模型进行训练和评估。
对比基线模型并进行消融实验，验证BalanceMLA框架各组件的有效性。
研究结论
BalanceMLA框架在唇读和情感识别任务中性能优于基线模型，效果显著。
消融实验证实框架中各组件对提升模型性能具有重要作用。
该模型在极端噪声条件下仍具高融合效率和鲁棒性，适用于实际场景。
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