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图片问答是计算机视觉与自然语言处理交叉的多模态学习任务.为了解决该任务,研究人员提出堆叠注意力网络(stacked attention networks, SANs).研究发现该模型易陷入不好的局部最优解,引发较高的问答错误率.为了解决该问题,提出基于图片问答的静态重启随机梯度下降算法.实验结果和分析表明:它的准确率比基准算法提高0.29%,但其收敛速度慢于基准算法.为了验证改善性能的显著性,对实验结果进行统计假设检验.T检验结果证明它的改善性能是极其显著的.为了验证它在同类算法中的有效性,将该算法