transformer跨模态

Transformer跨模态是指在多模态问题中，将不同模态的信息进行交互和融合的过程。它通过引入双向交叉注意子层来实现模态之间的信息交换和对齐，以建立跨模态的联系。这种方法在多模态转换器中起到了关键作用，使得不同模态之间的信息能够互相影响和补充，进而提升模型性能。

为了量化预训练模型学习使用跨模态信息的程度，一种叫做跨模态输入消融的方法被引入。该方法通过消融一个模态的信息来预测另一个模态的输出，比较不同消融程度对结果的变化，来探究模态之间的相互作用。这种方法不需要额外的训练，可以有效地评估和分析模态之间的关系。 Transformer跨模态的实现和这种评估方法的引入，为多模态任务的解决提供了一种有效的框架。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [EMNLP 2021-多模态Transformer真的多模态了吗？论多模态Transformer对跨模态的影响](https://blog.csdn.net/moxibingdao/article/details/120376236)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [LXMERT:从Transformers学习跨模态编码器表示](https://blog.csdn.net/m0_55844530/article/details/128418352)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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