「モダリティの異質性」とはどういう意味ですか？

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モダリティの異質性っていうのは、学習システムで使えるデータのいろんな種類のことを指すんだ。多くの場合、データは音声や映像みたいに、いろんなソースや方法から来ることが多い。この異なる種類のデータを組み合わせると、特に一つのデータタイプが他のデータよりもパフォーマンスが悪いときに、問題が出てくるんだ。

例えば、映像と音声の両方を使ってるシステムだと、音声の認識結果が映像に比べてあんまり良くないことがある。こういう問題があると、データを理解するのが難しくなって、パフォーマンスが落ちちゃうんだ。

学習成果を改善するために、いろんなデータタイプからもっと良く学べるように技術が使われるんだ。これは、システムが最初に各データタイプに集中してから、次にそれを組み合わせる段階で訓練することもある。目標は、すべてのデータタイプがうまく一緒に働くようにして、全体的なパフォーマンスを向上させることなんだ。

データタイプの違いに対応することで、システムはより正確に、効率的に学ぶことができて、それぞれのデータタイプが持ってるものを最大限に活かせるようになるんだ。