多模态特征选择与融合、模型优化及评估体系研究

# 多模态特征选择与融合、模型优化及评估体系研究
## 多模态特征的选择与融合策略
### 特征筛选
#### 基于单模态特征
#### 多模态特征共同选择
### 特征融合方法
#### 早期融合
#### 晚期融合
#### 中间融合
### 权重分配
#### 基于信息增益
#### 基于模型性能
## 大模型在多模态特征提取中的应用优化
### 参数调优
#### 网格搜索
#### 随机搜索
#### 贝叶斯优化
### 预训练策略
#### 领域适应预训练
#### 自监督学习预训练
### 微调方法
#### 全参数微调
#### 冻结层微调
## 图神经网络在特征关系建模中的有效性
### 图构建方法
#### 基于邻接矩阵的方法
#### 基于边列表的方法
### 图神经网络架构
#### GCN（图卷积网络）
#### GAT（图注意力网络）
#### GraphSAGE
### 参数设置
#### 学习率选择
#### 层数和节点数设定
## 模型训练与优化的策略
### 训练策略
#### 交替训练
#### 联合训练
### 优化算法
#### Adam
#### SGD（随机梯度下降）
#### RMSprop
### 模型解释性
#### SHAP值分析
#### LIME方法
## 实验设计与评估体系的构建
### 数据集构建
#### 数据预处理
#### 数据集划分
### 对比实验设计
#### 基准模型选择
#### 实验变量控制
### 评估指标
#### 精确率与召回率
#### F1-score
#### ROC-AUC