跨模态引导提精度
该网络利用跨模态标签信息增强查询特征，并通过神经解码注意机制和灵活三元组损失提升小样本分类的判别能力。
Wu, Fangyu · Wang, Qiufeng · 刘璇 · Chen, Qi · Zhao, Yuxuan · 张百灵 · Lim, Enggee
Expert Systems with Applications 2024
引入标签文本信息丰富查询向量，使特征更具判别力。
从神经解码角度设计注意力机制，以最佳重构为通用准则，提升特征关系建模能力。
三元组损失融入所有类别的语义上下文，增强类间区分度。