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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02086v2
• Date: Fri, 14 Mar 2025 16:36:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-17 13:05:08.055434
• 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: 多様なデータソースを効果的に統合するためには,マルチモーダル学習における統一表現空間が不可欠である。 ImageBindのような最近のバインディング手法は、通常、複数のモーダルデータを整列するために単一の固定アンカーモダリティに依存している。 我々は,我々のフレームワークであるCentroBindで実証された適応型アンカーバインディング手法の必要性を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.036997801745905
• License:
• Abstract: A unified representation space in multi-modal learning is essential for effectively integrating diverse data sources, such as text, images, and audio, to enhance efficiency and performance across various downstream tasks. Recent binding methods, such as ImageBind (Girdhar et al., 2023), typically rely on a single, fixed anchor modality for aligning multi-modal data. We mathematically analyze these fixed anchor binding method and uncover significant limitations: (1) over-reliance on the choice of the anchor modality, (2) inadequate capture of intra-modal information, and (3) failure to account for cross-modal correlation among non-anchored modalities. To address these issues, we propose the need for adaptive anchor binding methods, exemplified by our framework CentroBind. The proposed method uses adaptively adjustable centroid-based anchors generated from all available modalities, leading to a balanced and rich representation space. We theoretically demonstrate that our approach captures three critical properties of multi-modal learning -- intra-modal learning, inter-modal learning, and multi-modal alignment -- while constructing a unified representation that spans all modalities. Experiments on both synthetic and real-world datasets show that adaptive anchor methods such as CentroBind consistently outperform fixed anchor binding methods, verifying our analysis.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル学習における統一表現空間は、テキスト、画像、オーディオなどの多様なデータソースを効果的に統合し、様々な下流タスクにおける効率性と性能を高めるために不可欠である。 ImageBind (Girdhar et al , 2023) のような最近のバインディング手法は、通常、マルチモーダルデータの整列に固定されたアンカーモダリティに頼っている。 これらの固定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不十分な取り込み,(3)非アンカーモード間の相互相関を考慮できないこと,といった重要な制約を明らかにする。 これらの問題に対処するために、我々のフレームワークであるCentroBindで実証された適応型アンカーバインディング手法の必要性を提案する。 提案手法は, 可利用なすべてのモダリティから発生する適応的に調整可能なセントロイド型アンカーを用いて, バランスよくリッチな表現空間を実現する。 提案手法は,モーダル内学習,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,すべてのモーダルにまたがる統一表現を構築する。 合成と実世界の両方のデータセットの実験では、CentroBindのような適応型アンカー法が固定アンカーバインディング法より一貫して優れており、我々の分析が検証されている。

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