論文の概要: Sparse Fusion for Multimodal Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.11992v1
• Date: Tue, 23 Nov 2021 16:43:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-24 14:53:16.252559
• Title: Sparse Fusion for Multimodal Transformers
• Title（参考訳）: マルチモーダル変圧器のスパース核融合
• Authors: Yi Ding, Alex Rich, Mason Wang, Noah Stier, Pradeep Sen, Matthew Turk, Tobias H\"ollerer
• Abstract要約: Sparse Fusion Transformers (SFT) は, トランスの新しい多モード融合法である。 我々のアイデアの鍵は、モダリティ間のモデリングに先立って単調なトークンセットを減らすスパースプールブロックである。 最新の性能は、同様の実験条件下で複数のベンチマークで得られ、計算コストとメモリ要求の最大6倍の削減を報告している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.98117428941095
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multimodal classification is a core task in human-centric machine learning. We observe that information is highly complementary across modalities, thus unimodal information can be drastically sparsified prior to multimodal fusion without loss of accuracy. To this end, we present Sparse Fusion Transformers (SFT), a novel multimodal fusion method for transformers that performs comparably to existing state-of-the-art methods while having greatly reduced memory footprint and computation cost. Key to our idea is a sparse-pooling block that reduces unimodal token sets prior to cross-modality modeling. Evaluations are conducted on multiple multimodal benchmark datasets for a wide range of classification tasks. State-of-the-art performance is obtained on multiple benchmarks under similar experiment conditions, while reporting up to six-fold reduction in computational cost and memory requirements. Extensive ablation studies showcase our benefits of combining sparsification and multimodal learning over naive approaches. This paves the way for enabling multimodal learning on low-resource devices.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル分類は、人間中心の機械学習のコアタスクである。 我々は, 情報がモダリティにまたがって高度に補完的であるため, 精度を損なうことなく, マルチモーダル融合に先立ち, ユニモーダル情報は大幅にスパース化できることを示す。 この目的のために,既存の最先端手法と互換性があり,メモリフットプリントと計算コストを大幅に削減した新しいマルチモーダル融合方式であるSparse Fusion Transformers (SFT)を提案する。 私たちのアイデアの鍵は、クロスモダリティモデリングの前にユニモーダルトークンセットを減らすスパースプールブロックです。 評価は、幅広い分類タスクのために複数のマルチモーダルベンチマークデータセットで実行される。 最新の性能は、同様の実験条件下で複数のベンチマークで得られ、計算コストとメモリ要求の最大6倍の削減を報告している。 広範囲なアブレーション研究は,naiveアプローチ上でスパーシフィケーションとマルチモーダル学習を組み合わせることの利点を示している。 これにより、低リソースデバイス上でマルチモーダルな学習が可能になる。

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