論文の概要: How Intermodal Interaction Affects the Performance of Deep Multimodal Fusion for Mixed-Type Time Series
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15098v1
- Date: Fri, 21 Jun 2024 12:26:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-24 13:42:28.586283
- Title: How Intermodal Interaction Affects the Performance of Deep Multimodal Fusion for Mixed-Type Time Series
- Title（参考訳）: 混合型時系列の深層マルチモーダル核融合の性能に及ぼすモーダル間相互作用の影響
- Authors: Simon Dietz, Thomas Altstidl, Dario Zanca, Björn Eskofier, An Nguyen,
- Abstract要約: MTTS(Mixed-type Time Series)は、医療、金融、環境モニタリング、ソーシャルメディアなど、多くの分野で一般的なバイモーダルデータである。
マルチモーダル融合による両モードの統合はMTTSの処理において有望なアプローチである。
MTTS予測のための深層多モード融合手法の総合評価を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6958071416494414
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Mixed-type time series (MTTS) is a bimodal data type that is common in many domains, such as healthcare, finance, environmental monitoring, and social media. It consists of regularly sampled continuous time series and irregularly sampled categorical event sequences. The integration of both modalities through multimodal fusion is a promising approach for processing MTTS. However, the question of how to effectively fuse both modalities remains open. In this paper, we present a comprehensive evaluation of several deep multimodal fusion approaches for MTTS forecasting. Our comparison includes three fusion types (early, intermediate, and late) and five fusion methods (concatenation, weighted mean, weighted mean with correlation, gating, and feature sharing). We evaluate these fusion approaches on three distinct datasets, one of which was generated using a novel framework. This framework allows for the control of key data properties, such as the strength and direction of intermodal interactions, modality imbalance, and the degree of randomness in each modality, providing a more controlled environment for testing fusion approaches. Our findings show that the performance of different fusion approaches can be substantially influenced by the direction and strength of intermodal interactions. The study reveals that early and intermediate fusion approaches excel at capturing fine-grained and coarse-grained cross-modal features, respectively. These findings underscore the crucial role of intermodal interactions in determining the most effective fusion strategy for MTTS forecasting.
- Abstract（参考訳）: MTTS(Mixed-type Time Series)は、医療、金融、環境モニタリング、ソーシャルメディアなど、多くの分野で一般的なバイモーダルデータである。
定期的にサンプリングされた連続時系列と不規則にサンプリングされたカテゴリーイベントシーケンスから構成される。
マルチモーダル融合による両モードの統合はMTTSの処理において有望なアプローチである。
しかし、両方のモダリティを効果的に融合する方法の問題は未解決のままである。
本稿では,MTTS予測のための深層多モード融合手法の総合評価を行う。
比較対象は,3種類の融合型(早期,中期,後期)と5種類の融合法(結合,重み付き平均,相関付き重み付き平均,ゲーティング,特徴共有)である。
これらの融合手法を3つの異なるデータセットに対して評価し,そのうちの1つを新しいフレームワークを用いて生成した。
このフレームワークは、モーダル間相互作用の強さや方向、モダリティの不均衡、各モーダルにおけるランダムネスの度合いなどの重要なデータ特性の制御を可能にし、融合アプローチをテストするためのより制御された環境を提供する。
本研究により, 異なる融合法の性能は, モーダル間相互作用の方向や強度に大きく影響されることが示唆された。
実験の結果, 初期核融合法と中間核融合法は, 微粒化, 粗粒化に優れていた。
これらの結果は,MTTS予測において最も効果的な融合戦略を決定する上で,モーダル間相互作用が重要な役割を担っていることを裏付けるものである。
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