多模态融合

我在进行多模态融合时，遇到了异构数据的问题。我想要利用神经网络来解决这个问题。具体来说，我需要将来自不同的数据源的不同类型的数据进行融合而形成一个统一的模型，但是它们在数据类型和数量方面存在差异。我希望能够找到适合处理多模态融合中异构数据的神经网络方法。请问有哪...

我想了解在神经网络中实现多模态融合中的权重优化方法。我使用Python进行深度学习项目，数据集包含多个模态，包括图像、文本和音频等。我想知道如何在网格搜索和交叉验证等技术的帮助下，对权重进行调整，以最优化地整合多个模态的信息。如果有相关的代码或工具推荐也非常欢迎！谢谢！ ...