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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14058v3
• Date: Fri, 24 Jan 2025 14:31:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-27 14:54:35.861787
• 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, Siyu Zhao, Wenwen Qiang, Jiangmeng Li, Fuchun Sun, Hui Xiong,
• Abstract要約: MML(Multi-Modal Learning)は、モーダルをまたいだ効果的な表現を正確に予測するために学習することを目的としている。 因果的に見れば、MML表現は因果的に十分かつ必要である。 本稿では,(C3)リスクを最小限に抑えて,学習した表現の因果完全性を強制するプラグアンドプレイ手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.45954667689429
• License:
• Abstract: Multi-Modal Learning (MML) aims to learn effective representations across modalities for accurate predictions. Existing methods typically focus on modality consistency and specificity to learn effective representations. However, from a causal perspective, they may lead to representations that contain insufficient and unnecessary information. To address this, we propose that effective MML representations should be causally sufficient and necessary. Considering practical issues like spurious correlations and modality conflicts, we relax the exogeneity and monotonicity assumptions prevalent in prior works and explore the concepts specific to MML, i.e., Causal Complete Cause (\(C^3\)). We begin by defining \(C^3\), which quantifies the probability of representations being causally sufficient and necessary. We then discuss the identifiability of \(C^3\) and introduce an instrumental variable to support identifying \(C^3\) with non-exogeneity and non-monotonicity. Building on this, we conduct the $C^3$ measurement, i.e., \(C^3\) risk. We propose a twin network to estimate it through (i) the real-world branch: utilizing the instrumental variable for sufficiency, and (ii) the hypothetical-world branch: applying gradient-based counterfactual modeling for necessity. Theoretical analyses confirm its reliability. Based on these results, we propose $C^3$ Regularization, a plug-and-play method that enforces the causal completeness of the learned representations by minimizing \(C^3\) risk. Extensive experiments demonstrate its effectiveness.
• Abstract（参考訳）: MML(Multi-Modal Learning)は、モーダルをまたいだ効果的な表現を学習し、正確な予測を行うことを目的としている。 既存の方法は通常、効果的な表現を学ぶためのモダリティの一貫性と特異性に焦点を当てる。 しかし、因果的に見れば、不十分で不必要な情報を含む表現につながる可能性がある。 この問題に対処するために,有効なMML表現は因果的に十分かつ必要であるべきだと提案する。 突発的相関やモダリティの矛盾といった実践的な問題を考えると、先行研究でよく見られる異種性や単調性の仮定を緩和し、MMLに特有の概念、すなわち因果完全因果(\(C^3\))を探求する。 ここでは、因果的に十分かつ必要である表現の確率を定量化する \(C^3\) を定義することから始める。 次に、 \(C^3\) の識別可能性について議論し、非特異性と非単調性を持つ \(C^3\) の識別を支援するための器用変数を導入する。 これに基づいて、我々は$C^3$測定、すなわち \(C^3\) リスクを行う。 我々はそれを推定するツインネットワークを提案する。 (i)実世界の分枝:便宜のために器楽変数を利用する、及び (二 仮説世界分枝-必要に勾配に基づく反事実モデリングを適用する。) 理論分析は信頼性を裏付ける。 これらの結果に基づいて,学習した表現の因果完全性を最小化し,(C^3\)リスクを最小化するプラグイン・アンド・プレイ法である$C^3$正規化を提案する。 大規模な実験は、その効果を実証する。

関連論文リスト

• Model-free Methods for Event History Analysis and Efficient Adjustment (PhD Thesis) [55.2480439325792]
  この論文は、モデルフリーの観点から統一された統計学への独立した貢献のシリーズである。 第1章では、機械学習から予測技術を活用する柔軟なメソッドを定式化するために、モデルフリーの視点をどのように利用できるか、詳しく説明している。 第2章では、あるプロセスの進化が他のプロセスに直接影響されるかどうかを記述した地域独立の概念を研究している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-11T19:24:09Z)
• Is In-Context Learning in Large Language Models Bayesian? A Martingale Perspective [4.415371871652809]
  大規模言語モデル(LLM)の顕著な特徴として、インコンテキスト学習(ICL)が登場している。 このようなシナリオにおける不明瞭な予測には,マーチンゲール特性が必須条件であることを示す。 我々は、マーチンゲールの性質が満たされれば保持しなければならない、対応する理論とテスト統計を伴う実行可能なチェックを導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-02T16:20:30Z)
• Prototype-based Aleatoric Uncertainty Quantification for Cross-modal Retrieval [139.21955930418815]
  クロスモーダル検索手法は、共通表現空間を共同学習することにより、視覚と言語モダリティの類似性関係を構築する。 しかし、この予測は、低品質なデータ、例えば、腐敗した画像、速いペースの動画、詳細でないテキストによって引き起こされるアレタリック不確実性のために、しばしば信頼性が低い。 本稿では, 原型に基づくAleatoric Uncertainity Quantification (PAU) フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-29T09:41:19Z)
• Towards Characterizing Domain Counterfactuals For Invertible Latent Causal Models [15.817239008727789]
  本研究では,異なるドメインで生成された場合,サンプルがどのようなものであったのかを仮定した,ドメイン反事実と呼ばれる特定のタイプの因果クエリを解析する。 本研究では, 潜在構造因果モデル (SCM) の回復は, ドメイン・デファクト・デファクトを推定するために不要であることを示す。 また、モデル生成過程を単純化し、生成モデル推定を行うための理論的基盤となる実用的なアルゴリズムも開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-20T04:19:06Z)
• Advancing Counterfactual Inference through Nonlinear Quantile Regression [77.28323341329461]
  ニューラルネットワークで実装された効率的かつ効果的な対実的推論のためのフレームワークを提案する。 提案手法は、推定された反事実結果から見つからないデータまでを一般化する能力を高める。 複数のデータセットで実施した実証実験の結果は、我々の理論的な主張に対する説得力のある支持を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-09T08:30:51Z)
• Nonparametric Identifiability of Causal Representations from Unknown Interventions [63.1354734978244]
  本研究では, 因果表現学習, 潜伏因果変数を推定するタスク, およびそれらの変数の混合から因果関係を考察する。 我々のゴールは、根底にある真理潜入者とその因果グラフの両方を、介入データから解決不可能なあいまいさの集合まで識別することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-01T10:51:58Z)
• Optimal Representations for Covariate Shift [18.136705088756138]
  リスク最小化が堅牢であることが保証されるすべての表現の集合を最適とする単純な変分対象を導入する。 我々の目標は、DomainBedにおける最先端の成果を達成し、CLIPのような最近の手法の堅牢性に関する洞察を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-31T21:02:24Z)
• Counterfactual Maximum Likelihood Estimation for Training Deep Networks [83.44219640437657]
  深層学習モデルは、予測的手がかりとして学習すべきでない急激な相関を学習する傾向がある。 本研究では,観測可能な共同設立者による相関関係の緩和を目的とした因果関係に基づくトレーニングフレームワークを提案する。 自然言語推論(NLI)と画像キャプションという2つの実世界の課題について実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-07T17:47:16Z)
• Measuring Model Fairness under Noisy Covariates: A Theoretical Perspective [26.704446184314506]
  本研究では,雑音情報に基づく機械学習モデルの公平性の測定問題について検討する。 本稿では, 精度の高い公平性評価が可能な弱い条件を特徴付けることを目的とした理論的解析を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-20T18:36:28Z)
• Modal Uncertainty Estimation via Discrete Latent Representation [4.246061945756033]
  本稿では,インプットとアウトプットの1対1マッピングを,忠実な不確実性対策とともに学習するディープラーニングフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、現在の最先端手法よりもはるかに正確な不確実性推定を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-25T05:29:34Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。