综上所述,本章主要的贡献如下: (1)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。该模型使用紧凑双线性池化技术进行多模态信息的融合,以降低模型的参数量和计算量。 (2)在模型的训练过程中,引入了多重损失函数。通过有效地组合多个损失函数,加强了模型对单模态信息的处理,避免了单模态信息的丢失。 (3)在两个公开的多模态数据集上验证了模型的有效性。与多模态模型的基线模型相比,本章提出的模型在准确率和Macro F1值上均有明显的提高。

你能帮我检查语法错误或者可能存在的错别字么?并给出修改建议:综上所述本章主要贡献如下:1提出一种基于紧凑双线性池化和多重损失的多模态分类模型使用紧凑双线性池化进行多模态融合降低模型的参数量和计算量。2在模型的训练过程中引入多重损失函数通过对多个损失函数的有效组合加强模型对单模态信息的处理避免单模态信息丢失。3在2个公开多模态数据集上验证模型的有效性与多模态模型的基线模型相比本章提出的模型在准确率和

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