RiVaT-Fuse：面向模态不确定性多模态预测的可靠性校准变分张量融合

英文标题：RiVaT-Fuse: Reliability-Calibrated Variational Tensor Fusion for Multimodal Prediction under Modality Uncertainty

该论文提出 RiVaT-Fuse，一种用于模态不确定条件下多模态预测的可靠性校准变分张量融合方法。研究聚焦图像与元数据联合预测场景，其中不同样本及潜在因素所提供证据的可靠性可能存在差异。论文指出，现有表征级融合方法通常依赖拼接、门控等预先选定的聚合架构，难以充分适应可靠性变化。该工作对需要融合异构、多源且质量不稳定数据的开发者和行业应用具有参考意义。

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