多模态 AI 中的特征融合对于结合来自不同数据类型（如文本、图像或传感器）的信息以创建更强大和准确的模型至关重要。通过融合来自不同模态的特征（例如视觉、听觉或文本输入），模型可以利用每个数据源的互补优势。例如，在视频字幕等任务中，模型可能会融合来自帧的视觉特征（通过 CNN 提取）与来自声谱图的音频特征，以生成描述屏幕上发生的事情和伴随声音的描述。 这种方法通常优于依赖单一模态的模型，因为它模仿了人类如何整合多种感官来解释场景。 如果没有融合，模型可能会错过模态之间的关键相关性，从而导致不完整或有偏差的预测。
特征融合的一个关键优势是其处理嘈杂或不完整数据的能力。如果一种模态不可靠，其他模态可以弥补。例如，在视听语音识别中，背景噪声可能会降低音频质量，但来自视频的嘴唇运动数据可以填补理解口语单词的空白。连接、加权平均或注意力机制等融合策略允许模型动态地优先考虑可信的模态。早期融合（在处理之前组合原始数据）和晚期融合（合并处理后的输出）提供了权衡：早期融合捕获低级交互，但存在使输入过于复杂的风险，而晚期融合保留了特定于模态的处理，但可能会错过细粒度的关系。开发人员必须根据数据特征和计算约束来选择方法，在集成深度和模型复杂性之间取得平衡。
特征融合还支持对复杂任务进行更丰富的推理。在医疗保健领域，将 MRI 扫描与患者病史（文本）和实验室结果（表格数据）相结合，可以通过识别孤立数据中不可见的模式来提高诊断准确性。跨模态 Transformer 或多模态自动编码器等架构使用融合来对齐跨模态的表示，使模型能够学习共享嵌入。然而，对齐来自异步源的数据（例如，带有文本时间戳的视频帧）或管理计算开销等挑战需要仔细设计。对于开发人员来说，实施融合通常涉及 PyTorch 或 TensorFlow 等框架，使用支持异构数据管道的库。 通过消融研究（例如，删除一种模态以衡量影响）测试融合策略有助于验证其必要性，确保增加的复杂性转化为有形的性能提升。
