論文の概要: Credibility-Aware Multi-Modal Fusion Using Probabilistic Circuits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03281v1
• Date: Tue, 5 Mar 2024 19:25:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 17:05:25.282661
• Title: Credibility-Aware Multi-Modal Fusion Using Probabilistic Circuits
• Title（参考訳）: 確率回路を用いた信頼性アウェアマルチモーダル核融合
• Authors: Sahil Sidheekh, Pranuthi Tenali, Saurabh Mathur, Erik Blasch, Kristian Kersting, Sriraam Natarajan
• Abstract要約: 差別学習における後期マルチモーダル融合の問題点を考察する。 ノイズの多いマルチソースドメインをモチベーションとし、マルチモーダル融合の文脈における信頼性の概念を探求する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.081476664031094
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of late multi-modal fusion for discriminative learning. Motivated by noisy, multi-source domains that require understanding the reliability of each data source, we explore the notion of credibility in the context of multi-modal fusion. We propose a combination function that uses probabilistic circuits (PCs) to combine predictive distributions over individual modalities. We also define a probabilistic measure to evaluate the credibility of each modality via inference queries over the PC. Our experimental evaluation demonstrates that our fusion method can reliably infer credibility while maintaining competitive performance with the state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: 差別学習における後期マルチモーダル融合の問題点を考察する。 各データソースの信頼性を理解する必要があるノイズの多いマルチソースドメインに動機付けられ、マルチモーダル融合の文脈における信頼性の概念を探求する。 確率回路(PC)を用いて,各モード上の予測分布を結合する組合せ関数を提案する。 また,pc上での推論クエリを通じて各モダリティの信頼性を評価する確率的尺度も定義する。 実験により,我々の融合法は,最先端技術との競争性能を維持しつつ信頼性を確実に推定できることを示した。

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