論文の概要: Mitigating Modality Collapse in Multimodal VAEs via Impartial Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04496v1
• Date: Thu, 9 Jun 2022 13:29:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-10 15:27:11.169988
• Title: Mitigating Modality Collapse in Multimodal VAEs via Impartial Optimization
• Title（参考訳）: 等分的最適化によるマルチモーダルVAEのモダリティ崩壊の軽減
• Authors: Adri\'an Javaloy, Maryam Meghdadi and Isabel Valera
• Abstract要約: この効果はマルチモーダルVAEトレーニングにおける勾配の相反の結果である,と我々は主張する。 勾配が矛盾する計算グラフのサブグラフを検出する方法を示す。 実験により,本フレームワークは,モジュール間の遅延空間の再構成性能,条件生成,コヒーレンスを著しく向上させることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.4262579052708535
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A number of variational autoencoders (VAEs) have recently emerged with the aim of modeling multimodal data, e.g., to jointly model images and their corresponding captions. Still, multimodal VAEs tend to focus solely on a subset of the modalities, e.g., by fitting the image while neglecting the caption. We refer to this limitation as modality collapse. In this work, we argue that this effect is a consequence of conflicting gradients during multimodal VAE training. We show how to detect the sub-graphs in the computational graphs where gradients conflict (impartiality blocks), as well as how to leverage existing gradient-conflict solutions from multitask learning to mitigate modality collapse. That is, to ensure impartial optimization across modalities. We apply our training framework to several multimodal VAE models, losses and datasets from the literature, and empirically show that our framework significantly improves the reconstruction performance, conditional generation, and coherence of the latent space across modalities.
• Abstract（参考訳）: 多くの変分オートエンコーダ(vaes)が最近登場し、画像とそれに対応するキャプションを共同でモデル化するマルチモーダルデータのモデリングを目的としている。 それでも、マルチモーダルvaeは、キャプションを無視しながら画像を適合させることによって、モダリティのサブセットのみに焦点を当てる傾向がある。 この制限をモダリティ崩壊と呼ぶ。 本研究では,マルチモーダルvaeトレーニングにおける相反する勾配の結果として,この効果を論じる。 グラデーションが競合する計算グラフ(非偏性ブロック)のサブグラフを検出する方法と、マルチタスク学習から既存のグラデーション・コンフリクト解を活用してモダリティ崩壊を緩和する方法を示す。 つまり、モダリティ間の公平な最適化を保証する。 我々は,複数のマルチモーダルvaeモデル,文献からの損失とデータセットにトレーニングフレームワークを適用し,そのフレームワークがモーダリティをまたいだ潜在空間の復元性能,条件生成,コヒーレンスを大幅に改善できることを実証的に示した。

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