論文の概要: Mutual Information Analysis in Multimodal Learning Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12456v1
• Date: Tue, 21 May 2024 02:16:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 14:38:05.019614
• Title: Mutual Information Analysis in Multimodal Learning Systems
• Title（参考訳）: マルチモーダル学習システムにおける相互情報分析
• Authors: Hadi Hadizadeh, S. Faegheh Yeganli, Bahador Rashidi, Ivan V. Bajić,
• Abstract要約: 有名な例としては、自動運転車、オーディオ視覚生成システム、視覚言語システムなどがある。 このようなシステムは、テキスト、音声、画像、ビデオ、LiDARなどの複数の信号モダリティを統合し、様々なタスクを実行する。 このようなシステムを理解する上で重要な問題は、様々なモダリティとそれがタスクパフォーマンスに与える影響の関係である。 我々は、この問題に対する洞察を得るために、相互情報(MI)の概念を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3748750222488657
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, there has been a significant increase in applications of multimodal signal processing and analysis, largely driven by the increased availability of multimodal datasets and the rapid progress in multimodal learning systems. Well-known examples include autonomous vehicles, audiovisual generative systems, vision-language systems, and so on. Such systems integrate multiple signal modalities: text, speech, images, video, LiDAR, etc., to perform various tasks. A key issue for understanding such systems is the relationship between various modalities and how it impacts task performance. In this paper, we employ the concept of mutual information (MI) to gain insight into this issue. Taking advantage of the recent progress in entropy modeling and estimation, we develop a system called InfoMeter to estimate MI between modalities in a multimodal learning system. We then apply InfoMeter to analyze a multimodal 3D object detection system over a large-scale dataset for autonomous driving. Our experiments on this system suggest that a lower MI between modalities is beneficial for detection accuracy. This new insight may facilitate improvements in the development of future multimodal learning systems.
• Abstract（参考訳）: 近年、マルチモーダルな信号処理と分析の応用が著しく増加しており、主にマルチモーダルなデータセットが利用可能になり、マルチモーダルな学習システムが急速に進歩している。 有名な例としては、自動運転車、オーディオ視覚生成システム、視覚言語システムなどがある。 このようなシステムは、テキスト、音声、画像、ビデオ、LiDARなどの複数の信号モダリティを統合し、様々なタスクを実行する。 このようなシステムを理解する上で重要な問題は、様々なモダリティとそれがタスクパフォーマンスに与える影響の関係である。 本稿では,相互情報(MI)の概念を用いてこの問題について考察する。 エントロピーモデリングと推定の最近の進歩を生かして,マルチモーダル学習システムにおけるモダリティ間のMIを推定するInfoMeterと呼ばれるシステムを開発した。 次にInfoMeterを用いて、自律運転のための大規模データセット上でのマルチモーダル3次元物体検出システムの解析を行う。 本システムを用いた実験により,モダリティ間のMIの低下が検出精度の向上に有用であることが示唆された。 この新たな洞察により、将来のマルチモーダル学習システムの開発が促進される可能性がある。

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