論文の概要: Multimodal Learning Without Labeled Multimodal Data: Guarantees and Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04539v1
• Date: Wed, 7 Jun 2023 15:44:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-08 13:32:14.983648
• Title: Multimodal Learning Without Labeled Multimodal Data: Guarantees and Applications
• Title（参考訳）: ラベル付きマルチモーダルデータを持たないマルチモーダル学習:保証と応用
• Authors: Paul Pu Liang, Chun Kai Ling, Yun Cheng, Alex Obolenskiy, Yudong Liu, Rohan Pandey, Alex Wilf, Louis-Philippe Morency, Ruslan Salakhutdinov
• Abstract要約: 複数のモーダルから共同で学習する多くの機械学習システムでは、マルチモーダル相互作用の性質を理解することが中心的な研究課題である。 我々は,この相互作用定量化の課題について,ラベル付き単調データのみを用いた半教師付き環境で検討する。 相互作用の正確な情報理論的定義を用いて、我々の重要な貢献は、マルチモーダル相互作用の量を定量化するための下界と上界の導出である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 97.79283975518047
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In many machine learning systems that jointly learn from multiple modalities, a core research question is to understand the nature of multimodal interactions: the emergence of new task-relevant information during learning from both modalities that was not present in either alone. We study this challenge of interaction quantification in a semi-supervised setting with only labeled unimodal data and naturally co-occurring multimodal data (e.g., unlabeled images and captions, video and corresponding audio) but when labeling them is time-consuming. Using a precise information-theoretic definition of interactions, our key contributions are the derivations of lower and upper bounds to quantify the amount of multimodal interactions in this semi-supervised setting. We propose two lower bounds based on the amount of shared information between modalities and the disagreement between separately trained unimodal classifiers, and derive an upper bound through connections to approximate algorithms for min-entropy couplings. We validate these estimated bounds and show how they accurately track true interactions. Finally, two semi-supervised multimodal applications are explored based on these theoretical results: (1) analyzing the relationship between multimodal performance and estimated interactions, and (2) self-supervised learning that embraces disagreement between modalities beyond agreement as is typically done.
• Abstract（参考訳）: 複数のモーダルから共同で学習する多くの機械学習システムにおいて、中心となる研究課題はマルチモーダル相互作用の性質を理解することである。 ラベル付き一助データのみと自然に共起するマルチモーダルデータ(例えば、ラベル付き画像やキャプション、ビデオ、対応するオーディオ)を用いた半教師付き環境でのインタラクション定量化の課題について検討する。 相互作用の正確な情報理論的定義を用いて、この半教師付き環境でのマルチモーダル相互作用の量を定量化するための下界と上界の導出である。 モーダル性間の共有情報量と個別に訓練された単項分類器間の不一致量に基づいて2つの下界を提案し、最小エントロピー結合の近似アルゴリズムに接続を通して上界を導出する。 これらの推定境界を検証し、実際の相互作用を正確に追跡する方法を示す。 最後に,2つの半教師付きマルチモーダル・アプリケーションについて,(1)マルチモーダル性能と推定相互作用の関係を解析し,(2)合意を超えるモダリティの相違を考慮した自己教師付き学習を行った。

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