論文の概要: Identifiability Results for Multimodal Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09166v1
• Date: Thu, 16 Mar 2023 09:14:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-17 16:18:40.849321
• Title: Identifiability Results for Multimodal Contrastive Learning
• Title（参考訳）: マルチモーダルコントラスト学習における識別可能性
• Authors: Imant Daunhawer, Alice Bizeul, Emanuele Palumbo, Alexander Marx, Julia E. Vogt
• Abstract要約: 本研究では,以前研究したマルチビュー設定よりも,より一般的な設定で共有要因を復元可能であることを示す。 本研究は,マルチモーダル表現学習の理論的基盤を提供し,マルチモーダルコントラスト学習を実践的に効果的に設定する方法を説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.15237484019174
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Contrastive learning is a cornerstone underlying recent progress in multi-view and multimodal learning, e.g., in representation learning with image/caption pairs. While its effectiveness is not yet fully understood, a line of recent work reveals that contrastive learning can invert the data generating process and recover ground truth latent factors shared between views. In this work, we present new identifiability results for multimodal contrastive learning, showing that it is possible to recover shared factors in a more general setup than the multi-view setting studied previously. Specifically, we distinguish between the multi-view setting with one generative mechanism (e.g., multiple cameras of the same type) and the multimodal setting that is characterized by distinct mechanisms (e.g., cameras and microphones). Our work generalizes previous identifiability results by redefining the generative process in terms of distinct mechanisms with modality-specific latent variables. We prove that contrastive learning can block-identify latent factors shared between modalities, even when there are nontrivial dependencies between factors. We empirically verify our identifiability results with numerical simulations and corroborate our findings on a complex multimodal dataset of image/text pairs. Zooming out, our work provides a theoretical basis for multimodal representation learning and explains in which settings multimodal contrastive learning can be effective in practice.
• Abstract（参考訳）: コントラスト学習(Contrastive learning)は、マルチビューおよびマルチモーダル学習(例えば、画像/カプセルペアによる表現学習)の最近の進歩の基盤となる基礎である。 その効果はまだ完全には理解されていないが、最近の一連の研究は、対照的な学習がデータ生成過程を逆転させ、ビュー間で共有される真実の潜在因子を復元できることを示している。 本研究では,マルチモーダルコントラスト学習において,従来研究したマルチビュー設定よりも,より一般的な設定で共有因子を回収することが可能であることを示す。 具体的には、1つの生成機構(例えば、同じタイプの複数のカメラ)によるマルチビュー設定と、異なる機構(例えば、カメラとマイク)によって特徴付けられるマルチモーダル設定とを区別する。 本研究は,モーダリティ特異的潜伏変数の異なる機構で生成過程を再定義することにより,過去の識別可能性の結果を一般化する。 比較学習は、要因間の非自明な依存関係がある場合でも、モダリティ間で共有される潜在因子をブロックする。 数値シミュレーションにより識別精度を実証し,画像/テキストペアの複雑なマルチモーダルデータセット上での検証を行った。 我々の研究は、マルチモーダル表現学習の理論基盤を提供し、マルチモーダルコントラスト学習を実践的に効果的に設定する方法を説明する。

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