本文提出了一个名为 “敏德” 的框架，用于压缩多模态临床预测任务中的模型。 该框架旨在解决多模态模型在医疗应用中面临的挑战，例如数据量小、模型规模大以及模态利用不均衡等问题。 “敏德”框架 : “敏德”框架采用了一种基于知识蒸馏的多模态模型压缩方法，将多个预训练的、不同大小的单模态深度神经网络的知识迁移到一个较小的多模态学生模型中。
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