論文の概要: Anchors Aweigh! Sail for Optimal Unified Multi-Modal Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02086v1
• Date: Wed, 2 Oct 2024 23:19:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 08:55:37.098713
• Title: Anchors Aweigh! Sail for Optimal Unified Multi-Modal Representations
• Title（参考訳）: Anchors Aweigh! 最適な統一マルチモーダル表現のためのセイル
• Authors: Minoh Jeong, Min Namgung, Zae Myung Kim, Dongyeop Kang, Yao-Yi Chiang, Alfred Hero,
• Abstract要約: マルチモーダル学習は、機械学習モデルが多様なデータソースを融合し利用できるようにする上で重要な役割を果たす。 ImageBindのような最近のバインディング手法では、固定アンカーのモダリティを使用して、アンカーのモダル埋め込み空間内のマルチモーダルデータをアライメントする。 我々はCentroBindを提案する。CentroBindは、固定アンカーを必要としない、シンプルだが強力なアプローチである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.036997801745905
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal learning plays a crucial role in enabling machine learning models to fuse and utilize diverse data sources, such as text, images, and audio, to support a variety of downstream tasks. A unified representation across various modalities is particularly important for improving efficiency and performance. Recent binding methods, such as ImageBind (Girdhar et al., 2023), typically use a fixed anchor modality to align multimodal data in the anchor modal embedding space. In this paper, we mathematically analyze the fixed anchor binding methods and uncover notable limitations: (1) over-reliance on the choice of the anchor modality, (2) failure to capture intra-modal information, and (3) failure to account for inter-modal correlation among non-anchored modalities. To address these limitations, we propose CentroBind, a simple yet powerful approach that eliminates the need for a fixed anchor; instead, it employs dynamically adjustable centroid-based anchors generated from all available modalities, resulting in a balanced and rich representation space. We theoretically demonstrate that our method captures three crucial properties of multimodal learning: intra-modal learning, inter-modal learning, and multimodal alignment, while also constructing a robust unified representation across all modalities. Our experiments on both synthetic and real-world datasets demonstrate the superiority of the proposed method, showing that dynamic anchor methods outperform all fixed anchor binding methods as the former captures more nuanced multimodal interactions.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル学習は、機械学習モデルがテキスト、画像、オーディオなどの多様なデータソースを融合して活用し、さまざまな下流タスクをサポートするために重要な役割を果たす。 様々なモダリティをまたいだ統一表現は、効率と性能を改善するために特に重要である。 ImageBind (Girdhar et al , 2023) のような最近のバインディング手法では、固定アンカーモダリティを用いてアンカーモダル埋め込み空間内のマルチモーダルデータを整列させるのが一般的である。 本稿では,固定されたアンカー結合法を数学的に解析し,(1)アンカーモダリティの選択に対する過度な依存,(2)モダリティ内情報の取得の失敗,(3)非アンカーモダリティ間のモーダル間相関の考慮の失敗など,顕著な制約を明らかにする。 これらの制限に対処するために、CentroBindを提案する。これは、固定アンカーの必要性を排除し、代わりに、利用可能なすべてのモダリティから動的に調整可能なセントロイドベースのアンカーを採用し、バランスよくリッチな表現空間をもたらす。 理論的には、本手法は、モーダル内学習、モーダル間学習、マルチモーダルアライメントの3つの重要な特性を捉えるとともに、すべてのモーダルをまたいだ堅牢な統一表現を構築する。 合成および実世界の両方のデータセットに対する実験により提案手法の優位性を実証し, 動的アンカー法が固定アンカー結合法よりも優れており, 前者がよりニュアンスなマルチモーダル相互作用を捉えていることを示す。

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