論文の概要: Enhancing multimodal cooperation via sample-level modality valuation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06255v4
• Date: Fri, 14 Jun 2024 03:37:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 19:53:15.409186
• Title: Enhancing multimodal cooperation via sample-level modality valuation
• Title（参考訳）: サンプルレベルのモダリティ評価によるマルチモーダル協調の強化
• Authors: Yake Wei, Ruoxuan Feng, Zihe Wang, Di Hu,
• Abstract要約: そこで本研究では,各サンプルに対するモダリティの寄与を評価するために,サンプルレベルのモダリティ評価指標を提案する。 モダリティ評価によって、モダリティの相違は、データセットレベルでのグローバルな貢献相違を超えて、実際にサンプルレベルで異なる可能性があることが分かる。 本手法は, 微細なユニモーダル・コントリビューションを合理的に観察し, 大幅な改善を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.677997431505815
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One primary topic of multimodal learning is to jointly incorporate heterogeneous information from different modalities. However most models often suffer from unsatisfactory multimodal cooperation which cannot jointly utilize all modalities well. Some methods are proposed to identify and enhance the worse learnt modality but they are often hard to provide the fine-grained observation of multimodal cooperation at sample-level with theoretical support. Hence it is essential to reasonably observe and improve the fine-grained cooperation between modalities especially when facing realistic scenarios where the modality discrepancy could vary across different samples. To this end we introduce a sample-level modality valuation metric to evaluate the contribution of each modality for each sample. Via modality valuation we observe that modality discrepancy indeed could be different at sample-level beyond the global contribution discrepancy at dataset-level. We further analyze this issue and improve cooperation between modalities at sample-level by enhancing the discriminative ability of low-contributing modalities in a targeted manner. Overall our methods reasonably observe the fine-grained uni-modal contribution and achieve considerable improvement. The source code and dataset are available at https://github.com/GeWu-Lab/Valuate-and-Enhance-Multimodal-Cooperation.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル学習の第一のトピックは、異なるモーダルからの異種情報を共同で組み込むことである。 しかし、ほとんどのモデルは、全てのモダリティをうまく活用できない不満足なマルチモーダル協調に悩まされる。 いくつかの手法は、より悪い学習モダリティを識別し、強化するために提案されているが、しばしば、理論的な支援を伴うサンプルレベルでのマルチモーダル協調のきめ細かい観察を提供することは困難である。 したがって、モダリティ間の微粒な協調を合理的に観察し、改善することが不可欠であり、特に、モダリティの相違が異なるサンプル間で異なる現実的なシナリオに直面している場合である。 この目的のために,各サンプルに対する各モダリティの寄与を評価するために,サンプルレベルのモダリティ評価指標を導入する。 モダリティ評価によって、モダリティの相違は、データセットレベルでのグローバルな貢献相違を超えて、実際にサンプルレベルで異なる可能性があることが分かる。 さらに,本問題を解析し,低配当モダリティの識別能力を高めることで,サンプルレベルでのモダリティ間の協調性を向上する。 全体として,本手法は細粒度のユニモーダルコントリビューションを合理的に観察し,大幅な改善を実現している。 ソースコードとデータセットはhttps://github.com/GeWu-Lab/Valuate-and-Enhance-Multimodal-Cooperationで公開されている。

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