28 2月 2026/2/28 01:20:52 多模态卷积神经网络的训练策略 如何解决不同模态数据的分布差异 本文深入探讨了多模态卷积神经网络（CNN）训练中的核心挑战——不同模态数据（如图像、文本、音频）的分布差异问题。文章用生活化的语言，系统介绍了四种关键解决策略：特征归一化、专用融合架构设计、对比学习预训练以及数据增强，并结合详细的PyTorch代码示例进行阐释。分析了多模态CNN的应用场景、技术优缺点及实践注意事项，为开发者构建鲁棒的多模态AI系统提供了实用指南。 attention mechanism Convolutional Neural Networks multimodal learning distribution alignment contrastive learning