多模态融合应对低质数据挑战

天津大学等机构的研究人员发表了一篇综述，深入研究了低质量多模态数据融合的挑战，涵盖噪声、缺失、不平衡和动态变化等问题。他们分析了现有的处理策略，如去噪和数据补全方法，并探讨了平衡和动态融合的重要性。这篇论文为多模态学习领域的未来发展指明了方向，尤其是在处理现实世界中复杂多变的数据质量时。
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