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证据融合
分布 自监督与表征学习1视觉语言模型1
01 02
标注关键样本：模态平衡与难度感知的多模态主动学习
Label What Matters: Modality-Balanced and Difficulty-Aware Multimodal Active Learning
将样本选择建模为马尔可夫决策过程，用强化学习策略动态调整模态权重与样本难度，可直接迁移到多模态视觉任务（如图像-文本、视频-音频）的主动学习标注流程中。
超越缺失模态：超图条件扩散用于不确定性感知的多模态情感识别
Beyond Missing Modalities: Hypergraph Conditioned Diffusion for Uncertainty-Aware Multimodal Emotion Recognition
提出用掩码超图注意力条件扩散模型在潜空间恢复缺失模态特征，并用双通道证据融合量化不确定性，可迁移到视觉-语言多模态任务中处理模态缺失与不确定性建模。