不变性学习

通过干预稳定特征学习的多模态图像融合

Multi-Modal Image Fusion via Intervention-Stable Feature Learning

把因果干预（互补掩码、同区域随机掩码、模态 dropout）当作构造训练信号的手段，配合自适应不变性门控筛选「跨扰动模式仍重要」的特征，可直接迁移到多模态融合、跨模态对齐以及模态缺失下的鲁棒表征学习。