arXiv cs.AI·13 天前★ 2
MSCR：多模态学习平衡利用与协同信息发现
原文标题：MSCR: Jointly Balancing Utilization Across Modalities and Discovering Synergistic Information
重要度 2/5 · AI 综合评估报道影响力与新鲜度，4–5 分为高价值资讯。
AI 智能摘要
论文提出多模态协同竞争正则器 MSCR，在缓解模态失衡的同时促进融合阶段的协同信息形成。方法包含抑制单模态主导的反支配目标、鼓励融合预测超越单模态参照的协同目标，以及自适应门控。在五个基准上优于 MCR，并提升单模态误判样本上的条件恢复率。
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原始标题：MSCR: Jointly Balancing Utilization Across Modalities and Discovering Synergistic Information
AI 中文标题：MSCR：多模态学习平衡利用与协同信息发现
来源：arXiv cs.AI · 发布于 13 天前
分类：多模态 · AI 重要度：★ 2（2）
标签：多模态学习 / 模态失衡 / 信息融合 / 正则化
关键词：多模态学习 / 模态失衡 / 多模态融合 / 协同信息 / MSCR
AI 处理：2026/10/20 15:02:43 · 模型 deepseek-chat · 规则版本 2026-10-10.1
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