摘要
本发明公开了一种基于AI训练平台的多模态数据增强方法和系统,属于多模态数据处理技术领域,该方法的实现包括:首先,在AI训练平台上开发多模态数据融合管道,通过数据采集模块收集不同模态的数据进行预处理;在预处理阶段,利用多模态数据融合管道对来自不同模态的数据进行特征提取,并在特定层次进行联合建模;然后,采用数据增强管道自动生成高质量的合成数据;最后,开发多模态深度学习管道,以充分学习和理解不同模态数据的深层次特征。本发明解决现有技术中因单一模态数据导致模型学习偏向性的问题,提高了模型的泛化能力和数据处理效率,同时为AI训练平台用户简化了多模态数据任务的处理难度,具有重要应用价值。
技术关键词
多模态数据融合
多模态深度学习
数据特征提取
融合策略
机器可读程序
Word2Vec模型
管道
生成对抗网络
平台
支持用户自定义
数据采集模块
文本
样本
时间序列特征
分词
正则化技术
GAN模型
特征提取模型
系统为您推荐了相关专利信息
鸟声识别模型
事件检测模型
深度学习技术
识别方法
背景噪声
电力监控方法
分层强化学习
数字孪生系统
园区综合能源系统
设备运行状态数据
多模态数据融合
特征融合网络
图像识别方法
模态特征
图像数据采集设备
甲状腺癌患者
基因表达数据
多模态深度学习
免疫细胞
多任务学习模型