P1 · 應會
機器學習
模態缺失處理 (Missing Modality)
是什麼
模態缺失處理是讓多模態模型在推論時某些模態（如影像、語音或文字）缺席或品質不佳時仍能維持效能的設計方法，例如訓練時隨機丟棄模態（Modality Dropout）。
解決什麼問題
實際部署常遇到感測器故障、使用者只給文字等情況，需避免模型因單一模態缺席而失效。
考場 Trigger
- 推論時某個模態不見了
- 感測器故障或輸入不完整
- 模態丟棄訓練
容易搞混
晚期融合特徵融合資料清理與品質
中級深度
能判斷訓練時就模擬缺失的做法優於填零、硬補或捨棄樣本，並知道晚期融合對單一模態失效較穩健。