透過對激活圖進行池化壓縮,可以顯著減少深度神經網路訓練過程中的記憶體需求,同時維持預測準確度。
本文提供了一個全面的缺失模態下的多模態學習(MLMM)方法概述,包括歷史背景、分類、應用場景和數據集,並討論了當前的挑戰和未來的研究方向。
