深度分析 AdaPGC:以機率性高斯校準與自適應對比修正處理多模態測試時模態不對稱 面對來源與目標域差異,多模態系統在測試時常會因單一模態受損而性能下降。作者提出 AdaPGC(Adaptive Probabilistic Gaussian Calibration),以機率性高斯模型顯式建模類別條件分佈,線上累積並更新類別均值與共變矩陣,搭配自適應對比性校正機制,主動偵測並補償受損模態導致的分佈不對稱。