本文提出了一种创新的多模态学习方法AMSS(Adaptively Mask Subnetworks Considering Modal Significance)，旨在解决多模态学习中普遍存在的模态不平衡问题。该方法通过细粒度的子网络更新机制，动态调整不同模态的参数更新策略，从而实现更均衡的多模态优化。

全连接特性：在 Dense 模型中，每一层的每个神经元都与下一层的所有神经元相连，形成一个完全互联的结构[5例如，在一个典型的 Dense 层中，输入数据的每个元素都会被传递到输出数据的每个元素[8全激活模式：对于每个输入数据点，网络中的所有参数（包括连接权重和偏置项）都会被激活并参与计算[5。

本文提出了一种创新的多模态学习方法AMSS(Adaptively Mask Subnetworks Considering Modal Significance)，旨在解决多模态学习中普遍存在的模态不平衡问题。该方法通过细粒度的子网络更新机制，动态调整不同模态的参数更新策略，从而实现更均衡的多模态优化。

全连接特性：在 Dense 模型中，每一层的每个神经元都与下一层的所有神经元相连，形成一个完全互联的结构[5例如，在一个典型的 Dense 层中，输入数据的每个元素都会被传递到输出数据的每个元素[8全激活模式：对于每个输入数据点，网络中的所有参数（包括连接权重和偏置项）都会被激活并参与计算[5。

全连接特性：在 Dense 模型中，每一层的每个神经元都与下一层的所有神经元相连，形成一个完全互联的结构[5例如，在一个典型的 Dense 层中，输入数据的每个元素都会被传递到输出数据的每个元素[8全激活模式：对于每个输入数据点，网络中的所有参数（包括连接权重和偏置项）都会被激活并参与计算[5。

全连接特性：在 Dense 模型中，每一层的每个神经元都与下一层的所有神经元相连，形成一个完全互联的结构[5例如，在一个典型的 Dense 层中，输入数据的每个元素都会被传递到输出数据的每个元素[8全激活模式：对于每个输入数据点，网络中的所有参数（包括连接权重和偏置项）都会被激活并参与计算[5。