Early Fusion（早期融合），又稱為特徵層融合，是多模態表示學習中的一種融合策略。它的核心思想是在數據輸入模型前，將來自不同模態的原始數據或特徵先行整合為一個統一的特徵向量，再作為模型的輸入進行學習。
主要流程：
- 特徵提取：從每個模態（如影像、音訊、文字）提取原始或低階特徵。
- 特徵拼接（Concatenation）：將各模態特徵向量拼接、加權或融合成一個單一的高維特徵表示。
- 統一訓練：將融合後的特徵整體輸入深度學習模型，進行端到端的訓練與優化。
優點：
- 豐富的特徵表示：直接整合多個模態的原始信息，能捕捉模態間細緻的相互作用。
- 實施相對簡單：只需在輸入階段融合，模型結構統一，訓練過程連貫。
- 提高效果：在多種多模態任務中，特別是影像與音訊融合，Early Fusion能取得較佳表現。
缺點：
- 維度災難：多模態特徵拼接後可能導致維度急劇增加，增加模型計算與訓練難度。
- 靈活性不足：一旦融合，難以分離和調整單一模態，對缺失或不完整數據魯棒性較差。
- 特徵尺度不一：不同模態特徵維度和分佈不一致，融合時需要額外處理對齊問題。
與其他融合方法對比：
- 相較晚期融合（Late Fusion）在決策層合併結果，Early Fusion在特徵層實現信息的緊密聯合，更易捕捉模態間私有及共享特徵。
總結來說，Early Fusion是一種多模態學習中透過特徵層面整合多源信息的方法，適用於模態間密切相關且需要全面聯合學習的任務，但在高維數據處理和模態不全場景下存在挑戰。
