다중 모달 데이터를 사용하면 단일 모달 데이터를 사용할 때보다 기계 학습 모델을 더 효율적으로 학습할 수 있다. 이 논문에서는 이러한 다중 모달 학습의 이점을 이론적으로 정당화하기 위해 평균 사례 계산적 분리를 제시한다.
