論文の概要: Multimodal Guidance Network for Missing-Modality Inference in Content Moderation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03452v2
• Date: Fri, 2 Aug 2024 01:33:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-05 18:53:04.897923
• Title: Multimodal Guidance Network for Missing-Modality Inference in Content Moderation
• Title（参考訳）: コンテンツモデレーションにおけるミスモーダル推論のためのマルチモーダル誘導ネットワーク
• Authors: Zhuokai Zhao, Harish Palani, Tianyi Liu, Lena Evans, Ruth Toner,
• Abstract要約: 本稿では,学習中の知識共有を促進する新しい指導ネットワークを提案する。 提案するフレームワークは,従来のトレーニングモデルよりもはるかに優れた単一モダリティモデルをトレーニングする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.933986643759809
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal deep learning, especially vision-language models, have gained significant traction in recent years, greatly improving performance on many downstream tasks, including content moderation and violence detection. However, standard multimodal approaches often assume consistent modalities between training and inference, limiting applications in many real-world use cases, as some modalities may not be available during inference. While existing research mitigates this problem through reconstructing the missing modalities, they unavoidably increase unnecessary computational cost, which could be just as critical, especially for large, deployed infrastructures in industry. To this end, we propose a novel guidance network that promotes knowledge sharing during training, taking advantage of the multimodal representations to train better single-modality models to be used for inference. Real-world experiments in violence detection shows that our proposed framework trains single-modality models that significantly outperform traditionally trained counterparts, while avoiding increases in computational cost for inference.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルディープラーニング(特に視覚言語モデル)は近年、コンテンツモデレーションや暴力検出など、多くの下流タスクのパフォーマンスを大幅に向上させ、大きな注目を集めている。 しかしながら、標準的なマルチモーダルアプローチは、トレーニングと推論の間に一貫したモダリティを仮定し、多くの実世界のユースケースで応用を制限する。 既存の研究は、欠落したモダリティを再構築することでこの問題を軽減するが、必然的に不要な計算コストを増大させる。 そこで本研究では,学習中の知識共有を促進する新しいガイダンスネットワークを提案し,マルチモーダル表現を活用して,より優れた単一モダリティモデルを推論に使用するためのトレーニングを行う。 暴力検出における実世界の実験は、提案フレームワークが従来の訓練されたモデルを大幅に上回るシングルモダリティモデルを訓練し、推論の計算コストの増大を回避していることを示している。

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