論文の概要: Understanding Multimodal Contrastive Learning Through Pointwise Mutual Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19228v1
• Date: Tue, 30 Apr 2024 03:15:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-05-01 15:33:46.348501
• Title: Understanding Multimodal Contrastive Learning Through Pointwise Mutual Information
• Title（参考訳）: ポイントワイド相互情報によるマルチモーダルコントラスト学習の理解
• Authors: Toshimitsu Uesaka, Taiji Suzuki, Yuhta Takida, Chieh-Hsin Lai, Naoki Murata, Yuki Mitsufuji,
• Abstract要約: 事前学習において最適な類似性を実現するエンコーダは、軽度の仮定の下で下流の分類タスクに良い表現を提供することを示す。 また,非線形カーネルを用いたマルチモーダルコントラスト学習のための新しい類似度指標を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.95433989446052
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal representation learning to integrate different modalities, such as text, vision, and audio is important for real-world applications. The symmetric InfoNCE loss proposed in CLIP is a key concept in multimodal representation learning. In this work, we provide a theoretical understanding of the symmetric InfoNCE loss through the lens of the pointwise mutual information and show that encoders that achieve the optimal similarity in the pretraining provide a good representation for downstream classification tasks under mild assumptions. Based on our theoretical results, we also propose a new similarity metric for multimodal contrastive learning by utilizing a nonlinear kernel to enrich the capability. To verify the effectiveness of the proposed method, we demonstrate pretraining of multimodal representation models on the Conceptual Caption datasets and evaluate zero-shot classification and linear classification on common benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル表現学習は、テキスト、ビジョン、オーディオなどの様々なモダリティを統合することが、現実世界のアプリケーションにとって重要である。 CLIPで提案される対称InfoNCE損失は、マルチモーダル表現学習における鍵となる概念である。 本研究では,ポイントワイドな相互情報のレンズを通して対称なInfoNCE損失を理論的に理解し,事前学習において最適な類似性を実現するエンコーダが,軽度な仮定の下での下流分類タスクに優れた表現を提供することを示す。 また,理論的な結果に基づいて,非線形カーネルを用いたマルチモーダルコントラスト学習のための新しい類似度指標を提案する。 提案手法の有効性を検証するため,概念キャプションデータセット上でのマルチモーダル表現モデルの事前学習と,共通ベンチマークデータセットにおけるゼロショット分類と線形分類の評価を行った。

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