本文创新性地提出了多模态处方性深度学习框架 PNN,有效融合多模态数据,显著提升了真实世界场景下的处方效果,并通过知识蒸馏技术在保证高性能的同时实现了模型的可解释性,有力地展示了深度学习在优化复杂决策问题中的巨大潜力,并突破了深度学习模型在处方性应用中可解释性不足的瓶颈。
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