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Aidin Zehtab-Salmasi; Ali-Reza Feizi-Derakhshi; Narjes Nikzad-Khasmakhi; Meysam Asgari-Chenaghlu; Saeideh Nabipour
摘要
价格预测是与预测任务相关的一个例子，是一个基于数据科学的项目。价格预测通过分析数据来预测新产品的成本。本研究的目标是根据手机的规格实现一种预测其价格的方法。为此，提出了五种深度学习模型来预测手机的价格区间，其中包括一种单模态方法和四种多模态方法。多模态方法基于手机的图形特征和非图形特征进行价格预测，这些特征对手机的价值评估有重要影响。此外，为了评估所提出方法的有效性，从GSMArena收集了一个手机数据集。实验结果显示F1分数为88.3%，这证实了多模态学习比现有技术（state-of-the-art techniques）具有更高的预测准确性。
基准测试
| 基准 | 方法 | 指标 |
|---|---|---|
| multimodal-text-and-image-classification-on-2 | Convolutional image feature extraction and dense concatenating | Accuracy: 88 F-measure (%): 88.3 |