模态特征（modalfeature）是用于区分不同数据类型的特征向量，能够突出图像、文本等模态的独特性。在多模态模型中，它既帮助实现跨模态语义对齐，又能保留模态差异。通过modal_dense层将原始特征转换为模态特征后，模型可利用判别损失迫使这些特征具备区分能力，使其既能理解语义又能识别数据类型。模态特征是实现多模态融合与区分的关键技术。

摘要：本文介绍了使用SwanLab搭建医学图像分类实验日志系统的方法。针对深度学习研究中常见的实验记录混乱问题，SwanLab提供轻量级解决方案，可自动记录超参数、训练指标和可视化结果。文章详细讲解了日志目录准备、实验元数据配置、日志器初始化等步骤，并强调医学图像分类任务中记录数据不平衡、关键时间点和错误案例的重要性。该系统支持长期存储和结果复现，是医学AI研究的实用工具。