在多模态深度学习中，为了充分利用来自不同传感器或数据源的信息，常见的融合方法包括：1. Early Fusion（早期融合）：将不同类型的数据在输入层级别进行融合，以创建一个更大的输入向量。这种方法将不同模态的信息直接结合在一起，并通过单个神经网络共同训练。2. Late Fusion（晚期融合）：在每个模态学习独立特征后，再将它们的表示合并在一起，通常是在神经网络的较高层。这种方法可以减少模型训练时出现的困难，并具有更好的灵活性。3. 深度结构融合方法：结合不同模态数据的特点，设计专门的深度网络结构来处理多模态数据。这种方法通常涉及在网络的不同部分处理不同模态的数据，在适当的层次进行融合。4. 元学习方法：通过元学习（meta-learning）来适应多模态数据之间的关系，以提高泛化能力。这种方法可以帮助模型更好地利用不同模态数据之间的相关性。5. 强化学习方法：使用强化学习来指导多模态数据的融合和决策过程，以优化模型的性能。这种方法能够根据反馈信号自动调整模型的参数，以实现更好的融合效果。这些方法各有优势和适用场景，研究人员可以根据具体任务和数据集的特点选择最合适的融合方法，以实现更好的多模态深度学习效果。