多模態融合（Multimodal Fusion）策略是指在多模態學習中，如何將來自不同模態（如文字、影像、音訊等）的資訊進行整合的各種方法。融合策略直接影響模型對複雜多源資料的理解與表現。根據融合時間點及方式，常見的融合策略分類如下：
1. 早期融合（Early Fusion）
- 在資料輸入階段就將不同模態的原始資料或低階特徵拼接或組合，
- 通常在單一模型中聯合學習整合特徵，
- 優點是能捕捉模態間的細微互動和依賴，
- 缺點是需要不同模態特徵間有相近的結構或尺度，否則處理較難且可能造成維度爆炸。
2. 中期融合（Mid-level Fusion）
- 在各模態經過部分獨立處理後，在模型中間層進行融合，
- 一般使用注意力機制、跨模態變換器等方法實現特徵交互，
- 平衡了早期融合的特徵互動和晚期融合的靈活性，
- 可捕捉低階和高階語義的跨模態聯繫，靈活性較高。
3. 晚期融合（Late Fusion）
- 各模態獨立訓練模型，最終在決策層面將結果融合，
- 融合方法包括加權平均、投票機制或再訓練一個簡單分類器等等，
- 優點是方便融合已有的強單模態模型，且對缺失模態有較好容錯能力，
- 缺點是無法在特徵層面捕捉跨模態細節互動。
4. 混合融合（Hybrid Fusion）
- 結合早期、中期和晚期的融合方法，
- 通過多階段或多層結合各種融合策略優勢，
- 模型結構複雜但能取得較好表現。
5. 其他分類
- 特徵級融合（Feature-level Fusion）：將各模態的特徵投影到共享語義空間，合併後進行統一處理。
- 模型級融合（Model-level Fusion）：在模型架構層面整合不同模態的特徵與輸出。
- 決策級融合（Decision-level Fusion）：在最終輸出層融合各模態獨立決策，常用於集成學習。
