摘要
本说明书实施例提供一种多模态数据处理方法及装置、模型训练方法及装置,该多模态数据处理方法将待处理数据输入多模态数据处理模型,以便多模态数据处理模型经由推理阶段处理后高效的输出目标数据。具体的,在推理阶段,针对多个模型层中的目标模型层,将待计算的第一模态特征单元集合,利用第一模态稀疏预测器进行稀疏处理,得到第一模态稀疏特征单元集合,通过利用第一模态稀疏预测器对第一模态特征单元集合进行稀疏处理,有效地减少了参与计算的特征单元数量,加速了后续计算过程。其次,将经过稀疏处理的第一模态稀疏特征单元集合输入到目标模型层进行计算,可以减轻多模态数据处理模型的负担,使其在处理复杂任务时更加高效。
技术关键词
稀疏特征
数据处理模型
模态特征
多模态
模型训练方法
阶段
数据处理方法
掩码矩阵
训练样本数据
多层感知机
数据处理模块
模型训练装置
指令
处理器
存储计算机程序
数据处理装置
数据获取模块
系统为您推荐了相关专利信息
预训练语言模型
数据清洗方法
样本
数据清洗装置
识别出噪声
多模态数据采集
裂纹扩展速率
疲劳寿命预测
雨流计数法
应力
大语言模型
审计方法
Paillier加密方法
适配器
跨模态
学习路径规划方法
习惯
答题信息
视频捕获设备
视觉特征