多模态特征张量处理问题

Question

多模态学习 过程中遇到一些问题

已经通过加载URFUNNY数据集得到tensor张量,分别是punchline、context和humor lables

输出维度如下

punchline shape:  torch.Size([10, 20, 456])
context shape:  torch.Size([10, 5, 20, 456])
humor labels:  torch.Size([10, 1])

目前想做融合，我的思路是对三个Tensor进行融合，再进行分类。想问一下这么做对不对？要用什么算法？

Answer 1

该回答引用ChatGPT
对三个Tensor进行融合，再进行分类是一种可行的思路，也是多模态学习中常见的做法之一。具体的融合算法和分类算法选择，需要根据实际情况来决定。

在多模态学习中，常用的融合算法有：

线性融合：将不同模态的特征进行加权求和，得到一个融合特征。权重可以通过交叉验证等方法得到。

矩阵分解：通过矩阵分解方法，将多个模态的特征分解成低维的表示，然后将低维表示进行拼接，得到一个融合特征。

深度融合：通过深度学习的方法，将多个模态的特征输入到不同的神经网络中，得到各自的特征表示，再将这些特征进行融合，得到一个融合特征。

在分类算法中，可以使用传统的机器学习算法，如SVM、朴素贝叶斯等，也可以使用深度学习算法，如神经网络、卷积神经网络等。

需要根据具体的情况选择合适的算法，同时需要注意多模态数据的预处理、特征提取等问题。