Machine learningDeep learning / NLP / CV
다중 모달 RoBERTa 기반 분류
다중 모달 RoBERTa 기반 분류는 RoBERTa 트랜스포머 인코더(BERT의 강력하게 최적화된 변형)를 이미지, 구조화된 메타데이터 또는 테이블 형식 특징과 같은 보조 모달리티와 결합합니다. 융합된 표현은 분류 헤드로 전달되어 모델이 풍부한 언어 이해와 비텍스트 신호를 동시에 활용할 수 있도록 합니다.
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출처
- Liu, Y., Ott, M., Goyal, N., Du, J., Joshi, M., Chen, D., Levy, O., Lewis, M., Zettlemoyer, L., & Stoyanov, V. (2019). RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach. arXiv preprint arXiv:1907.11692. link ↗
- Kiela, D., Grave, E., Joulin, A., & Mikolov, T. (2018). Efficient Large-Scale Multi-Modal Classification. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 32(1). link ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Multimodal RoBERTa-based Classification (Text + Non-Text Fusion with RoBERTa Encoder). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/multimodal-roberta-based-classification
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