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目前，多模态融合的研究主要集中在提升模型性能上，而对可解释性的关注相对较少。然而，可解释性对于增强用户信任和优化模型决策至关重要，具有重要的研究价值，同时也响应了学术界对透明AI的迫切需求。
因此，可解释的多模态融合是一个极具潜力的研究方向，有望在多模态领域实现突破性进展。例如，中山六院团队开发的可解释多模态融合模型Brim，以及发表在Nature子刊上的可解释纵向多模态融合模型，都是近期值得深入研究的典型案例。
此外，我还整理了12篇可解释多模态融合的最新研究成果（附代码），为寻找研究灵感的同学提供参考。如果暂时缺乏明确方向，可以从细分领域（如医疗）的实际需求出发，从模型架构（如动态注意力机制）、评估指标（如跨模态解释一致性）或应用验证（如伦理审查）等角度切入研究。
我给大家准备了10种创新思路和源码，一起来看有需要的搜索人人人人人人人工重号（AI科技探寻）免费领取
论文1
标题：
Memory Fusion Network for Multi-View Sequential Learning
多视图序列学习的记忆融合网络
方法：
系统LSTM（System of LSTMs）：为每个视图分配一个LSTM网络，独立编码每个视图的特定动态和交互。
Delta-memory注意力网络（Delta-memory Attention Network, DMAN）：通过比较不同时刻的LSTM记忆，识别跨视图交互，并为每个LSTM记忆维度分配相关性分数。
多视图门控记忆（Multi-view Gated Memory）：存储跨时间的跨视图交互信息，通过保留和更新门控制记忆的更新。
时间对齐：使用P2FA工具对齐语言、视觉和听觉模态的时间戳，确保多模态数据的时间一致性。
创新点：
跨视图交互建模：通过DMAN显式建模跨视图交互，提升了多视图序列学习的性能。
动态记忆机制：引入多视图门控记忆，能够动态更新跨视图交互信息，增强了模型对时间序列数据的处理能力。
性能提升：在多个公开的多视图数据集上，MFN显著优于所有现有的多视图方法，平均性能提升超过2.8%（如CMU-MOSI数据集上的准确率从74.6%提升到77.4%）。
计算效率：MFN在保持高性能的同时，计算效率更高，运行速度比其他复杂模型快10倍以上。
论文2
标题：
Efficient Low-rank Multimodal Fusion with Modality-Specific Factors
具有模态特定因子的高效低秩多模态融合
方法：
低秩张量分解：将权重张量分解为模态特定的低秩因子，减少模型参数数量。
并行分解计算：利用输入张量和权重张量的并行分解，高效计算多模态融合结果。
多模态表示：通过低秩张量融合生成紧凑的多模态表示，用于下游任务。
特征提取网络：为每个模态设计独立的特征提取网络，提取语言、视觉和听觉模态的特征。
创新点：
低秩融合：通过低秩张量分解，显著减少了多模态融合中的参数数量，降低了计算复杂度。
线性扩展：模型复杂度从指数级降低到线性级，能够高效处理多模态数据。
性能提升：在多个多模态任务上，LMF模型达到了与现有最佳模型相当的性能，同时训练和测试速度分别提高了3倍以上。
鲁棒性：在不同低秩设置下，LMF模型表现出良好的鲁棒性，适用于广泛的多模态应用。
论文3
标题：
Feature Projection for Improved Text Classification
用于改进文本分类的特征投影
方法：
梯度反转层（GRL）：在C-Net中使用GRL提取对分类无区分力的公共特征。
正交投影层（OPL）：将传统特征向量投影到公共特征的正交方向，生成更纯净的特征向量。
特征提取器：使用CNN、RNN、Transformer和Bert等作为特征提取器，验证方法的通用性。
创新点：
特征投影：首次提出通过特征投影来改进文本分类的特征表示，使特征更具有区分力。
性能提升：在多个文本分类数据集上，FP-Net显著提高了分类准确率，例如在MR数据集上，使用CNN作为特征提取器时，准确率从76.18%提升到78.74%。
通用性：该方法适用于多种深度学习模型，包括LSTM、CNN、Transformer和Bert，并且在所有模型上都取得了性能提升。
非监督学习：不依赖外部数据或知识，仅通过特征投影改进现有模型的特征表示
论文4
标题：
Cross-modality Person Re-identification with Shared-Specific Feature Transfer
跨模态行人再识别中的共享 - 特定特征传递
方法：
- 双流特征提取器：分别提取模态共享特征和模态特定特征，增强特征的区分能力。
共享 - 特定转移网络（SSTN）：基于共享特征建模样本间的亲和性，并在模态间传递共享和特定特征。
互补特征学习：通过模态适应、投影对抗学习和重建增强，学习自区分和互补的共享及特定特征。
端到端训练：整个算法以端到端的方式进行训练，优化特征提取和转移过程
创新点
共享 - 特定特征融合：首次提出在跨模态行人再识别中同时利用共享和特定特征，显著提升了识别性能。
性能提升：在SYSU-MM01和RegDB两个主流数据集上，mAP分别提升了22.5%和19.3%，Rank-1准确率分别提升了19.2%和14.4%。
特征传递策略：通过建模样本间的亲和性传递特征，有效补偿了特定信息的缺失，增强了共享特征的鲁棒性。
互补学习：提出的互补学习策略进一步提高了特征的区分能力，使共享和特定特征更加互补。
