如何進一步提高TACVI-Net在極端缺失情況下的補全和分類性能?
要進一步提高TACVI-Net在極端缺失情況下的補全和分類性能，可以考慮以下幾個策略：
增強數據集：通過數據增強技術生成更多的訓練樣本，例如隨機裁剪、旋轉、顏色變換等，來提高模型的泛化能力。這樣可以使模型在面對極端缺失情況時，仍能保持較好的性能。
多任務學習：將補全和分類任務結合為一個多任務學習框架，通過共享隱藏層來促進任務之間的相互學習。這樣可以使模型在學習補全缺失數據的同時，增強對分類任務的理解。
自適應權重調整：在模型訓練過程中，根據不同視圖的缺失程度自適應地調整各視圖的權重。這樣可以使模型更加關注那些信息豐富的視圖，從而提高補全和分類的準確性。
引入外部知識：利用外部知識圖譜或先驗知識來輔助模型進行缺失數據的補全。這樣可以幫助模型更好地理解數據的上下文，從而提高補全的準確性。
改進的損失函數：設計更為複雜的損失函數，考慮到不同類別和視圖的特性，從而在訓練過程中更好地引導模型學習。