arXiv cs.CL· Guimin Hu, Qiwei Peng·· 4 小时前AI 评分36
超越不变性：FaShift 因子级选择性处理多模态学习中的分布偏移
Beyond Invariance: Factor-wise Selective Treatment of Shifts for Multimodal Learning
AI 导读
FaShift 按分布变化、干预效应与跨环境稳定性划分多模态表征因子，对非预测性、稳定预测性和预测有用但不稳定的因子分别抑制、保留或衰减。在 MOSI、MOSEI、CH-SIMS 上均取得最佳 ID 准确率与 F1；OOD 准确率/F1 比最强对比方法在 MOSI 高 1.5/3.6 点、MOSEI 高 1.7/2.7 点，CH-SIMS 上为已报告最佳。
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