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这就需要引入文本特征来增强特征区分性。不过，由于遮挡原因也会导致文本特征不同，因此需要结合图像特征进行权衡。

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具体体现在：1）训练样本较为简单；2）类别冲突，即同一牌匾分为多个类别；3）类别错误，即不同牌匾分为同一类别。

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GeM是一种可学习的特征聚合方法，global max pooling和global average pooling都是它的特殊情况，使用GeM池化可以进一步提升全局特征鲁棒性。S

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随着人工智能技术的不断发展，知识图谱作为人工智能领域的知识支柱，以其强大的知识表示和推理能力受到学术界和产业界的广泛关注。

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KAdapter为RoBERTa注入了事实知识和语言知识，并为每种注入的知识提供了神经适配器。

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例如，<Item-1， Material，Cotton>表示产品Item-1的材质是棉花。我们这样处理的原因在于，（1）PKG描述了产品的客观特性，它结构化且易于管理

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对比3个基线的“标题噪声”和“图像噪声”，随着TNR的增加，模型性能下降了15.1% ~ 43.9%，而随着INR的增加，模型性能下降了2.8% ~ 10.3%，

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产品对齐以及多模态问答3个下游任务上评估了K3M的效果，并与几个常用的多模态预训练模型对比:单流模型VLBERT,和两个双流模型ViLBERT和LXMERT。实验结果如下：

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方便其进行微服务拆分以及模型映射。下面我们分别看下这三个阶段到底都做了什么事情。

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因为他要根据桌号来进行上菜以及收账。
再来举一个例子，在我们设计用户信息的时候，这其中就会包括用户的地址，