WSS_ 2023-02-14 16:00 采纳率: 37.5%
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已结题

关于深度学习多模态方面的疑问

有无专攻或擅长深度学习专业方向的朋友!
最近在做多模态识别,目前的进度是可以成功加载数据集,特征和上下文,想问一下接下来应该做什么?是直接做融合吗?

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  • 量化研究所 2023-02-14 17:07
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    多模态识别一般包括数据的预处理、特征提取、模态融合和分类等步骤。从你的进度来看,数据集、特征和上下文都已经加载完成,接下来可以考虑以下步骤:

    数据预处理:检查数据是否存在缺失值、异常值等,进行必要的数据清洗。
    
    特征提取:根据所选用的模型和任务,对不同模态的数据进行特征提取,将其转化为对应的向量表示。
    
    模态融合:将不同模态的特征进行融合,得到最终的多模态特征。常见的融合方式包括串联、叠加、加权平均等。
    
    分类器训练和评估:使用融合后的多模态特征训练分类器,并在测试集上进行评估。常见的分类器包括SVM、深度神经网络等。
    

    需要注意的是,不同的任务和数据集可能会有不同的处理方式和步骤,建议根据具体情况进行调整。

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