論文の概要: On Uni-Modal Feature Learning in Supervised Multi-Modal Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01233v3
• Date: Fri, 23 Jun 2023 13:45:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-26 17:06:51.376950
• Title: On Uni-Modal Feature Learning in Supervised Multi-Modal Learning
• Title（参考訳）: 教師付きマルチモーダル学習における一様特徴学習について
• Authors: Chenzhuang Du, Jiaye Teng, Tingle Li, Yichen Liu, Tianyuan Yuan, Yue Wang, Yang Yuan, Hang Zhao
• Abstract要約: マルチモーダルデータの特徴(つまり学習された表現)を,1)ユニモーダルな特徴と2)相互モーダルな相互作用からしか学べないペア化された特徴にまとめる。 簡単な誘導戦略により、様々なマルチモーダルデータセット上の他の複雑なレイトフュージョン法や中間フュージョン法に匹敵する結果が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.822251958013737
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We abstract the features (i.e. learned representations) of multi-modal data into 1) uni-modal features, which can be learned from uni-modal training, and 2) paired features, which can only be learned from cross-modal interactions. Multi-modal models are expected to benefit from cross-modal interactions on the basis of ensuring uni-modal feature learning. However, recent supervised multi-modal late-fusion training approaches still suffer from insufficient learning of uni-modal features on each modality. We prove that this phenomenon does hurt the model's generalization ability. To this end, we propose to choose a targeted late-fusion learning method for the given supervised multi-modal task from Uni-Modal Ensemble(UME) and the proposed Uni-Modal Teacher(UMT), according to the distribution of uni-modal and paired features. We demonstrate that, under a simple guiding strategy, we can achieve comparable results to other complex late-fusion or intermediate-fusion methods on various multi-modal datasets, including VGG-Sound, Kinetics-400, UCF101, and ModelNet40.
• Abstract（参考訳）: 我々はマルチモーダルデータの特徴(すなわち学習表現)を抽象化する 1)ユニモーダルトレーニングから学べるユニモーダルの特徴,および 2) 相互モーダル相互作用からのみ学習できるペア機能。 マルチモーダルモデルは、一様特徴学習の保証に基づいて、相互モーダル相互作用の恩恵を受けることが期待される。 しかし,近年のマルチモーダル・レイト・フュージョン・トレーニングアプローチでは,各モダリティにおけるユニモーダル特徴の学習が不十分なままである。 この現象がモデルの一般化能力を損なうことを証明します。 そこで本研究では,Uni-Modal Ensemble (UME) とUni-Modal Teacher (UMT) から,Uni-Modal and paired feature の分布に応じて,教師付きマルチモーダルタスクを対象とした遅延融合学習手法を提案する。 簡単な誘導戦略により,VGG-Sound, Kinetics-400, UCF101, ModelNet40 など,様々なマルチモーダルデータセット上での遅延融合や中間融合手法に匹敵する結果が得られることを示す。

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