論文の概要: Attribution Regularization for Multimodal Paradigms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02359v1
• Date: Tue, 2 Apr 2024 23:05:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 19:09:09.790938
• Title: Attribution Regularization for Multimodal Paradigms
• Title（参考訳）: マルチモーダルパラダイムに対する属性正規化
• Authors: Sahiti Yerramilli, Jayant Sravan Tamarapalli, Jonathan Francis, Eric Nyberg,
• Abstract要約: マルチモーダル機械学習は、学習と意思決定プロセスを強化するために、複数のモーダルからの情報を統合することができる。 ユニモーダルモデルは、よりリッチな情報にアクセスできるにもかかわらず、マルチモーダルモデルより優れていることがよく見られる。 本研究は,マルチモーダルモデルの意思決定において,すべてのモーダルからの情報を効果的に活用するための新たな正規化用語を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.1262539590168705
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal machine learning has gained significant attention in recent years due to its potential for integrating information from multiple modalities to enhance learning and decision-making processes. However, it is commonly observed that unimodal models outperform multimodal models, despite the latter having access to richer information. Additionally, the influence of a single modality often dominates the decision-making process, resulting in suboptimal performance. This research project aims to address these challenges by proposing a novel regularization term that encourages multimodal models to effectively utilize information from all modalities when making decisions. The focus of this project lies in the video-audio domain, although the proposed regularization technique holds promise for broader applications in embodied AI research, where multiple modalities are involved. By leveraging this regularization term, the proposed approach aims to mitigate the issue of unimodal dominance and improve the performance of multimodal machine learning systems. Through extensive experimentation and evaluation, the effectiveness and generalizability of the proposed technique will be assessed. The findings of this research project have the potential to significantly contribute to the advancement of multimodal machine learning and facilitate its application in various domains, including multimedia analysis, human-computer interaction, and embodied AI research.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル機械学習は、学習と意思決定のプロセスを強化するために、複数のモーダルからの情報を統合する可能性から、近年大きな注目を集めている。 しかし、単一のモデルはよりリッチな情報にアクセスできるにもかかわらず、マルチモーダルモデルより優れていることがよく見られる。 さらに、単一のモダリティの影響はしばしば意思決定プロセスを支配し、最適以下のパフォーマンスをもたらす。 本研究は, 意思決定におけるすべてのモダリティからの情報を効果的に活用することを目的とした, 新たな正規化用語を提案することにより, これらの課題に対処することを目的とする。 このプロジェクトの焦点は、ビデオオーディオ領域にあるが、提案された正規化技術は、複数のモダリティが関与するエンボディAI研究における幅広い応用を約束している。 提案手法は,この正規化項を活用することにより,一様支配の問題を緩和し,マルチモーダル機械学習システムの性能を向上させることを目的としている。 広範囲な実験と評価を通じて,提案手法の有効性と一般化性を評価する。 本研究プロジェクトの成果は,マルチメディア分析,ヒューマンコンピュータインタラクション,具体化AI研究など,多モード機械学習の進歩に大きく貢献する可能性があり,様々な分野への応用を促進する。

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