論文の概要: On the Causal Sufficiency and Necessity of Multi-Modal Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14058v1
• Date: Fri, 19 Jul 2024 06:35:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 18:33:40.792244
• Title: On the Causal Sufficiency and Necessity of Multi-Modal Representation Learning
• Title（参考訳）: マルチモーダル表現学習における因果的十分性と必要性について
• Authors: Jingyao Wang, Wenwen Qiang, Jiangmeng Li, Lingyu Si, Changwen Zheng, Bing Su,
• Abstract要約: マルチモーダル学習(MML)の効果的なパラダイムは、モーダル間の統一表現を学習することである。 因果的観点では、異なるモダリティ間の一貫性を制約することは、一次事象を伝達する因果的表現をマイニングすることができる。 本稿では,因果完全表現を学習するためのプラグアンドプレイ手法,すなわち因果完全因果正規化(C3$R)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.223332507306214
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: An effective paradigm of multi-modal learning (MML) is to learn unified representations among modalities. From a causal perspective, constraining the consistency between different modalities can mine causal representations that convey primary events. However, such simple consistency may face the risk of learning insufficient or unnecessary information: a necessary but insufficient cause is invariant across modalities but may not have the required accuracy; a sufficient but unnecessary cause tends to adapt well to specific modalities but may be hard to adapt to new data. To address this issue, in this paper, we aim to learn representations that are both causal sufficient and necessary, i.e., Causal Complete Cause ($C^3$), for MML. Firstly, we define the concept of $C^3$ for MML, which reflects the probability of being causal sufficiency and necessity. We also propose the identifiability and measurement of $C^3$, i.e., $C^3$ risk, to ensure calculating the learned representations' $C^3$ scores in practice. Then, we theoretically prove the effectiveness of $C^3$ risk by establishing the performance guarantee of MML with a tight generalization bound. Based on these theoretical results, we propose a plug-and-play method, namely Causal Complete Cause Regularization ($C^3$R), to learn causal complete representations by constraining the $C^3$ risk bound. Extensive experiments conducted on various benchmark datasets empirically demonstrate the effectiveness of $C^3$R.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル学習(MML)の効果的なパラダイムは、モーダル間の統一表現を学習することである。 因果的観点では、異なるモダリティ間の一貫性を制約することは、一次事象を伝達する因果的表現をマイニングすることができる。 しかし、このような単純な一貫性は、不必要な情報や不必要な情報を学習するリスクに直面することがある:必要だが不十分な原因は、モダリティ間で不変であるが、必要な正確性を持っていないかもしれない; 十分だが不必要な原因は、特定のモダリティに順応する傾向があるが、新しいデータに適応することが困難である。 本稿では,MMLにおける因果的かつ必要な表現,すなわち因果完全原因(C^3$)を学習することを目的とする。 まず、MMLに対する$C^3$という概念を定義し、因果便宜と必要性の確率を反映する。 また、実際に学習した表現のC^3$のスコアを確実に計算するために、C^3$の識別可能性と測定値、すなわち、C^3$のリスクも提案する。 次に,MMLの性能保証を厳密な一般化境界で確立することにより,$C^3$リスクの有効性を理論的に証明する。 これらの理論結果に基づいて, 因果完全因果正規化(C^3$R)と呼ばれるプラグ・アンド・プレイ法を提案し, リスクバウンドを制約することで因果完全表現を学習する。 様々なベンチマークデータセットで行った大規模な実験は、C^3$Rの有効性を実証的に実証した。

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