論文の概要: Sparsely Multimodal Data Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.20280v2
• Date: Thu, 02 Jan 2025 18:31:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-03 22:24:07.719005
• Title: Sparsely Multimodal Data Fusion
• Title（参考訳）: 軽快なマルチモーダルデータフュージョン
• Authors: Josiah Bjorgaard,
• Abstract要約: 本稿では,3つのマルチモーダル埋め込み技術,modal Channel Attention (MCA), Zorro, and Everything at Once (EAO)の比較検討を行った。 MCAは、入力モダリティのすべての組み合わせに融合埋め込みを導入し、注意マスキングを使用して異なる注意チャネルを作成する。 MCAは単相および核融合埋め込みにおける頑健な均一性を維持することにより優れた性能を発揮する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multimodal data fusion is essential for applications requiring the integration of diverse data sources, especially in the presence of incomplete or sparsely available modalities. This paper presents a comparative study of three multimodal embedding techniques, Modal Channel Attention (MCA), Zorro, and Everything at Once (EAO), to evaluate their performance on sparsely multimodal data. MCA introduces fusion embeddings for all combinations of input modalities and uses attention masking to create distinct attention channels, enabling flexible and efficient data fusion. Experiments on two datasets with four modalities each, CMU-MOSEI and TCGA, demonstrate that MCA outperforms Zorro across ranking, recall, regression, and classification tasks and outperforms EAO across regression and classification tasks. MCA achieves superior performance by maintaining robust uniformity across unimodal and fusion embeddings. While EAO performs best in ranking metrics due to its approach of forming fusion embeddings post-inference, it underperforms in downstream tasks requiring multimodal interactions. These results highlight the importance of contrasting all modality combinations in constructing embedding spaces and offers insights into the design of multimodal architectures for real-world applications with incomplete data.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルデータ融合は、多種多様なデータソースの統合を必要とするアプリケーション、特に不完全あるいはわずかに利用可能なモダリティの存在において必須である。 本稿では,3つのマルチモーダル埋め込み技術,MCA(Modal Channel Attention),Zorro(Zorro),Everyth at Once(EAO)を比較し,その性能を疎マルチモーダルデータで評価する。 MCAは、入力モダリティのすべての組み合わせに融合埋め込みを導入し、アテンションマスキングを使用して異なるアテンションチャネルを作成し、フレキシブルで効率的なデータ融合を可能にする。 CMU-MOSEIとTCGAの4つのモードを持つ2つのデータセットの実験では、MCAはランキング、リコール、レグレッション、分類タスクでZorroを上回り、レグレッションと分類タスクでEAOを上回ります。 MCAは単相および核融合埋め込みにおける頑健な均一性を維持することにより優れた性能を発揮する。 EAOは、統合埋め込み(fusion embeddeds)のポスト推論(post-inference)のアプローチのため、ランキングの指標で最善を尽くすが、マルチモーダルな相互作用を必要とする下流タスクではパフォーマンスが劣る。 これらの結果は、埋め込み空間の構築において、すべてのモダリティの組み合わせを対比することの重要性を強調し、不完全なデータを持つ実世界のアプリケーションのためのマルチモーダルアーキテクチャの設計に関する洞察を提供する。

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