为了解决上述问题,本章提出了一种基于紧凑双线性池化和多重损失的多模态分类模型。该模型能够通过紧凑双线性池化实现高效的多模态融合,并使用多重损失函数来增强多模态模型对单模态特征表示的处理能力。为了构建一个简单且高效的多模态分类模型,本章采用了多模态联合表示策略和多模态特征融合方法,模型架构主要分为特征提取和特征融合两个部分。为了解决双线性池化特征表示维度过高的问题,本章引入了紧凑双线性池化进行多模态融合,从而降低模型的参数量,减小资源的损耗。为了避免模型忽略单模态信息,本章使用了多重损失函数,有效地组合多个损失函数进行模型训练和误差的反向传播。

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