特征校准

BALM：面向不均衡缺失率下均衡多模态学习的模型无关框架

BALM: A Model-Agnostic Framework for Balanced Multimodal Learning under Imbalanced Missing Rates

针对各模态缺失概率不一致（IMR）的场景，BALM 的特征校准模块用全局上下文重建单模态特征、梯度再平衡模块从分布与空间两个角度调节梯度幅值与方向，可作为即插即用模块嵌入多模态骨干，直接用于视觉-音频-文本多模态识别中缺失鲁棒性的提升。