实验室1篇论文被ICML 2025接收

近日，实验室主任鲍秉坤作为通讯作者的1篇论文被CCF-A类学术会议International Conference on Machine Learning (ICML) 2025 接收。 

论文题目：Test-Time Selective Adaptation for Uni-Modal Distribution Shift in Multi-Modal Data

作者：陈明猜，张宝明，韩宗博，姜文玉，王烟濛，冯帅，杜云涛，鲍秉坤

通讯作者：鲍秉坤

在多模态学习领域，分布偏移是影响模型性能的关键因素。单模态分布偏移这一实际常见却被忽视的场景，会破坏多模态融合并引发负迁移，现有方法难以有效应对。本研究对其深入剖析，为解决多模态数据处理难题提供了新的理论依据和研究方向。系统定义并研究单模态分布偏移问题，通过关于跨模态注意力波动的理论分析和单模态偏移下负迁移现象的实证分析揭示其独特挑战。提出了一种选择性自适应方法，借助模态特定适配器和可学习的“路由”，能灵活适应不同模态的分布偏移，避免对未偏移模态产生负面影响，在带有共21种不同偏移的Kinetics50和VGGSound数据集上性能优于现有方法。

撰稿：陈明猜  审核：贾耕云