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官方账号arXiv cs.LG@Hassan Ismkhan, Hamid Bouchahcia
推荐理由：这篇论文提出了UL4M4，一个能在半数以上模态缺失时仍保持高F1分数的无监督框架，特别适合实际中数据不全的多模态场景。
模态缺失
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6月16日
10:22
论文提出UL4M4框架，通过无监督聚类和贪心插补处理多模态学习中任意缺失模态。该方法使用模态特定归一化和部分模态距离度量，在超过50%模态缺失时仍能在F1-Micro指标上首次稳定超过0.7。框架轻量级，可适配任意融合架构，性能显著优于现有基线。