最为可能的一个原因。
数据融合异常。
因为模型接受的数据是多种模态的，所以在预处理之后还有一个数据融合阶段。
根据实验日志来看，问题就出现在了这一阶段。
原本的数据融合算法在只有两种模态数据的时候，效果很好，但是当数据的模态数量逐渐上升，
一些原本没有发现的bug逐渐显现出来，这也是导致最终效果不如原来模型的最为重要的原因。
当然，也可能是因为过拟合，数据泄露，这种普遍性的问题，只不过仅根据这次的输出日志来看，可能性不大。
“嗯......特征维度贡献方差过大？”划动滚轮的手指停下，周昀敏锐地看到了一条异常的输出。
说人话就是，模型在融合信息的时候没有一个轻重缓急，对所有模态的数据都一视同仁，平等对待了所有输入。
这在模态少的时候可能适用，因为数据输入之前，在无形之中其实是多了一个人工筛选的步骤。
比如你要预测股票的涨跌，相比于各种专家的视频分析，你可能会更加相信各种金融指标，所以你就会下意识地选择各种数字指标输入模型，而不是专家的视频分析。
这就隐含地为数据赋予了权重，虽然代码里没有，但它确实是真实存在的。
不过人工筛选终究是有一些小问题的，在金融这个反人类的领域，光凭经验很多时候容易做出错误的判断。
“也就是说，在数据融合的时候，缺少了一个‘智能筛选’的步骤，让模型知道，哪些数据重要，哪些数据不重要。”
“数据筛选.......”周昀手指轻轻敲打着桌面，思考着解决办法。
如果只是单纯的逻辑判断，肯定不行，这样太死板，还不如人来筛选。
置信度？
周昀想了一下，也觉得不行。
置信度其实就是模型对自己输出结果的把握大小，例如一个分类任务，最终模型的输出会在Softmax函数的作用下，变成一连串的概率，
比如分类到A的概率为80%，B任务的概率为10%以此类推。
那么置信度就是采用概率大于一定数值的结果。
这东西听上去玄乎，实际上也是一种比较死板的逻辑判断。
除了这两种，筛选数据的方法其实还有很多，不过周昀都不满意，因为这些方法从他们的底层逻辑来看，都没有达到他想要看
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