Метод, що поєднує випадковий вибір між раннім та пізнім злиттям під час кожної епохи навчання.

Злиття даних, яке виконується виключно людиною-асесором перед початком автоматичного тестування моделі.

Підхід, при якому злиття модальностей відбувається на різних проміжних рівнях глибини мережі за допомогою спеціальних шарів або блоків уваги.

Процес, за якого модель спочатку використовує лише раннє злиття, а наприкінці повністю видаляє одну з модальностей.