[发明专利]基于多模态深度学习分类模型的模态贡献度的计算方法在审
| 申请号： | 202110563034.1 | 申请日： | 2021-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN113313158A | 公开（公告）日： | 2021-08-27 |
| 发明（设计）人： | 吴兴隆;徐国平 | 申请（专利权）人： | 武汉工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 湖北武汉永嘉专利代理有限公司 42102 | 代理人： | 唐万荣;黄帅 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于多模态深度学习分类模型的模态贡献度的计算方法，包括以下步骤：基于多模态深度学习的端到端分类模型，获得该模型在对某个多模态数据样本进行推理过程中的模态特征向量；对具有相同大小的模态特征向量进行权重求和并做归一化处理，从而得到该多模态数据样本的模态贡献度。该单独样本的模态贡献度可以进一步推广到给定的多模态数据集中对全体样本进行权重累加，从而最终获得在给定数据集上的模态贡献度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多模态 深度 学习 分类 模型 贡献 计算方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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