提出PGGB多模态梯度调制方法

Vu Vo等作者提出探针引导梯度增强（PGGB）方法，用于多模态学习中的梯度调制：为各模态的停止梯度特征各接一个轻量线性分类器，独立评估表征质量，再根据模态间得分差自适应放大弱模态梯度，同时保持强模态的梯度强度。 该方法针对多模态训练中弱模态梯度被强模态压制的问题，作者称其能在增强弱模态的同时保留强模态的强度；代码已公开。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。