論文の概要: Dynamic Multimodal Information Bottleneck for Multimodality Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01066v1
• Date: Thu, 2 Nov 2023 08:34:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-03 14:15:31.492325
• Title: Dynamic Multimodal Information Bottleneck for Multimodality Classification
• Title（参考訳）: 動的マルチモーダル情報ボトルネックによるマルチモーダリティ分類
• Authors: Yingying Fang, Shuang Wu, Sheng Zhang, Chaoyan Huang, Tieyong Zeng, Xiaodan Xing, Simon Walsh, Guang Yang
• Abstract要約: 本稿では,頑健な融合特徴表現を実現するための動的マルチモーダル情報ボトルネックフレームワークを提案する。 具体的には、情報ボトルネックモジュールは、融合機能におけるタスク関連情報やノイズをフィルタリングするのに役立ちます。 提案手法は最先端の手法を超越し, 大規模ノイズチャネルが存在する場合, 性能を維持できる唯一の手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.65073424377933
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Effectively leveraging multimodal data such as various images, laboratory tests and clinical information is gaining traction in a variety of AI-based medical diagnosis and prognosis tasks. Most existing multi-modal techniques only focus on enhancing their performance by leveraging the differences or shared features from various modalities and fusing feature across different modalities. These approaches are generally not optimal for clinical settings, which pose the additional challenges of limited training data, as well as being rife with redundant data or noisy modality channels, leading to subpar performance. To address this gap, we study the robustness of existing methods to data redundancy and noise and propose a generalized dynamic multimodal information bottleneck framework for attaining a robust fused feature representation. Specifically, our information bottleneck module serves to filter out the task-irrelevant information and noises in the fused feature, and we further introduce a sufficiency loss to prevent dropping of task-relevant information, thus explicitly preserving the sufficiency of prediction information in the distilled feature. We validate our model on an in-house and a public COVID19 dataset for mortality prediction as well as two public biomedical datasets for diagnostic tasks. Extensive experiments show that our method surpasses the state-of-the-art and is significantly more robust, being the only method to remain performance when large-scale noisy channels exist. Our code is publicly available at https://github.com/BII-wushuang/DMIB.
• Abstract（参考訳）: 様々な画像、検査、臨床情報などのマルチモーダルデータを効果的に活用することは、さまざまなAIベースの診断や予後タスクにおいて、注目を集めている。 既存のマルチモーダル技術のほとんどは、さまざまなモダリティの差異や共有機能を活用し、異なるモダリティにまたがる特徴を融合することによって、パフォーマンスの向上にのみ重点を置いている。 これらのアプローチは概して臨床に最適ではなく、訓練データに制限があるという追加の課題を生じさせ、冗長なデータやノイズのあるモダリティチャネルに悩まされ、サブパーのパフォーマンスをもたらす。 このギャップに対処するために,データ冗長性とノイズに対する既存手法のロバスト性について検討し,ロバストな融合特徴表現を実現するための一般化された動的マルチモーダル情報ボトルネックフレームワークを提案する。 具体的には,我々の情報ボトルネックモジュールは, 溶融機能におけるタスク関連情報やノイズをフィルタリングし, さらに, タスク関連情報の削除を防止するための十分損失を導入し, 蒸留機能における予測情報の効率を明示的に保存する。 我々は、死亡予測のための社内および公的covid-19データセットおよび診断タスクのための2つの公的バイオメディカルデータセット上で、このモデルを検証する。 広汎な実験により,本手法は最先端を超越し,より堅牢であり,大規模ノイズチャネルが存在する場合にのみ性能を維持する方法であることがわかった。 私たちのコードはhttps://github.com/BII-wushuang/DMIB.comで公開されています。

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