Fugu-MT 論文翻訳(概要): Does a Technique for Building Multimodal Representation Matter? -- Comparative Analysis

論文の概要: Does a Technique for Building Multimodal Representation Matter? -- Comparative Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.06367v1
Date: Thu, 9 Jun 2022 21:30:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-19 23:02:23.648864
Title: Does a Technique for Building Multimodal Representation Matter? -- Comparative Analysis
Title（参考訳）: マルチモーダル表現を構築するテクニックは重要か? -比較分析
Authors: Maciej Paw{\l}owski, Anna Wr\'oblewska, Sylwia Sysko-Roma\'nczuk
Abstract要約: マルチモーダル表現を構築するためのテクニックの選択は、可能な限り高いモデルの性能を得るために不可欠であることを示す。 Amazon Reviews、MovieLens25M、MovieLens1Mの3つのデータセットで実験が行われる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Creating a meaningful representation by fusing single modalities (e.g., text, images, or audio) is the core concept of multimodal learning. Although several techniques for building multimodal representations have been proven successful, they have not been compared yet. Therefore it has been ambiguous which technique can be expected to yield the best results in a given scenario and what factors should be considered while choosing such a technique. This paper explores the most common techniques for building multimodal data representations -- the late fusion, the early fusion, and the sketch, and compares them in classification tasks. Experiments are conducted on three datasets: Amazon Reviews, MovieLens25M, and MovieLens1M datasets. In general, our results confirm that multimodal representations are able to boost the performance of unimodal models from 0.919 to 0.969 of accuracy on Amazon Reviews and 0.907 to 0.918 of AUC on MovieLens25M. However, experiments on both MovieLens datasets indicate the importance of the meaningful input data to the given task. In this article, we show that the choice of the technique for building multimodal representation is crucial to obtain the highest possible model's performance, that comes with the proper modalities combination. Such choice relies on: the influence that each modality has on the analyzed machine learning (ML) problem; the type of the ML task; the memory constraints while training and predicting phase.
Abstract（参考訳）: 単一のモダリティ(テキスト、画像、音声など)を使って意味のある表現を作ることは、マルチモーダル学習の核となる概念である。マルチモーダル表現を構築するためのいくつかの技術は成功したが、まだ比較されていない。したがって、どのテクニックが与えられたシナリオで最高の結果をもたらすと期待できるのか、そのようなテクニックを選択する際に考慮すべき要素は何かは曖昧である。本稿では,マルチモーダルデータ表現(後期融合,初期融合,スケッチ)を構築するための最も一般的な手法について検討し,それらを分類タスクで比較する。 Amazon Reviews、MovieLens25M、MovieLens1Mの3つのデータセットで実験が行われる。一般に,マルチモーダル表現により,amazonのレビューでは0.919から0.969,movielens25mでは0.907から0.918まで,ユニモーダルモデルの性能が向上することを確認した。しかし、両方のMovieLensデータセットの実験は、与えられたタスクに対する有意義な入力データの重要性を示している。本稿では,マルチモーダル表現を構築する手法の選択が,適切なモダリティの組み合わせを伴い,可能な限り高いモデルの性能を得る上で重要であることを示す。このような選択は、各モダリティが分析された機械学習(ML)問題、MLタスクのタイプ、トレーニング中のメモリ制約、フェーズ予測などに依存する。

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