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：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Compact Bilinear Pooling and Multiple Loss Network for Multimodal Classification CBMLNet该模型通过紧凑双线性池化模块Compact Bilinear Pooling进行多模态特征融合有效降低模型

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（Compact Bilinear Pooling and Multiple Loss Network for Multimodal Classification, CBMLNet）。该模型通过紧凑双线性池化模块（Compact Bilinear Pooling）进行多模态特征融合，有效降低模型参数量，并引入多重损失模块来优化模型训练，避免模型忽略单模态信息。CBMLNet模型采用多模态联合表示策略和多模态特征融合方法，分为特征提取和特征融合两个部分。在特征提取部分，使用预训练的BERT模型进行文本特征提取，得到文本特征表示Text。同时，使用预训练的ViT模型进行图像特征提取，得到图像特征表示Image。在特征融合部分，基于紧凑双线性池化对文本特征表示Text和图像特征表示Image进行融合，得到多模态特征表示Text_Image。紧凑双线性池化采用Count Sketch算法对高维向量进行降维，并将外积运算转换为卷积运算，从而有效降低了模型的参数量和计算量。在模型的训练过程中，引入多重损失函数，将多模态特征表示Text_Image对应的损失函数Loss_m设为主损失，单模态特征表示Text和Image对应的损失函数Loss_t和Loss_i设为辅助损失，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，避免模型忽略单模态信息。CBMLNet模型的总体框架如图3-1所示。