論文の概要: Data-efficient Alignment of Multimodal Sequences by Aligning Gradient Updates and Internal Feature Distributions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.07517v1
• Date: Sun, 15 Nov 2020 13:04:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-25 07:21:17.985173
• Title: Data-efficient Alignment of Multimodal Sequences by Aligning Gradient Updates and Internal Feature Distributions
• Title（参考訳）: 勾配更新と内部特徴分布の整合によるマルチモーダルシーケンスのデータ効率アライメント
• Authors: Jianan Wang, Boyang Li, Xiangyu Fan, Jing Lin and Yanwei Fu
• Abstract要約: 近年の研究では、異なるモダリティを扱うネットワークコンポーネントが、異なる速度でオーバーフィットし、一般化し、トレーニングの難しさを生んでいることが示唆されている。 本稿では,各層における勾配更新の規模を調整し,学習速度のバランスをとるため,LARS(Layer-wise Adaptive Rate Scaling)を提案する。 また、シーケンスワイドバッチ正規化(SBN)を用いて、内部の特徴分布を異なるモードから整列する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.82512331179322
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The task of video and text sequence alignment is a prerequisite step toward joint understanding of movie videos and screenplays. However, supervised methods face the obstacle of limited realistic training data. With this paper, we attempt to enhance data efficiency of the end-to-end alignment network NeuMATCH [15]. Recent research [56] suggests that network components dealing with different modalities may overfit and generalize at different speeds, creating difficulties for training. We propose to employ (1) layer-wise adaptive rate scaling (LARS) to align the magnitudes of gradient updates in different layers and balance the pace of learning and (2) sequence-wise batch normalization (SBN) to align the internal feature distributions from different modalities. Finally, we leverage random projection to reduce the dimensionality of input features. On the YouTube Movie Summary dataset, the combined use of these technique closes the performance gap when the pretraining on the LSMDC dataset is omitted and achieves the state-of-the-art result. Extensive empirical comparisons and analysis reveal that these techniques improve optimization and regularize the network more effectively than two different setups of layer normalization.
• Abstract（参考訳）: ビデオおよびテキストシーケンスアライメントのタスクは、映画ビデオとスクリーンプレイの合同理解に向けた必須ステップである。 しかし、教師付きメソッドは、制限された現実的なトレーニングデータの障害に直面している。 本稿では,エンドツーエンドアライメントネットワークであるNeuMATCH [15]のデータ効率の向上を試みる。 最近の研究 [56] は、異なるモダリティを扱うネットワークコンポーネントが、異なる速度で過度に適合し、一般化し、トレーニングの困難を生んでいることを示唆している。 本稿では,(1)異なる層における勾配更新の大きさを調整し,学習速度のバランスをとるための層別適応レートスケーリング (lars) と,(2)異なるモダリティから内部特徴分布を整合させるsequence-wise batch normalization (sbn) を提案する。 最後に,入力特徴の次元性を低減するためにランダムプロジェクションを利用する。 YouTube Movie Summaryデータセットでは、これらのテクニックを組み合わせることで、LCMDCデータセットの事前トレーニングが省略され、最先端の結果が得られ、パフォーマンスギャップを埋める。 広範な経験的比較と分析により、これらの手法が最適化を改善し、ネットワークを2つの異なる層正規化のセットアップよりも効果的に規則化することが明らかになった。

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