論文の概要: On the Comparison between Multi-modal and Single-modal Contrastive Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02837v1
- Date: Tue, 05 Nov 2024 06:21:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-06 14:59:19.129973
- Title: On the Comparison between Multi-modal and Single-modal Contrastive Learning
- Title（参考訳）: マルチモーダルコントラスト学習とシングルモーダルコントラスト学習の比較
- Authors: Wei Huang, Andi Han, Yongqiang Chen, Yuan Cao, Zhiqiang Xu, Taiji Suzuki,
- Abstract要約: マルチモーダルとシングルモーダルのコントラスト学習の違いを理解するための理論的基盤を導入する。
マルチモーダル・シングルモーダル・コントラッシブ・ラーニングの下流タスクにおける一般化に影響を及ぼす臨界因子,すなわち信号対雑音比(SNR)を同定する。
我々の分析は、単一モードと多モードのコントラスト学習の最適化と一般化を特徴付ける統一的なフレームワークを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.74988548106031
- License:
- Abstract: Multi-modal contrastive learning with language supervision has presented a paradigm shift in modern machine learning. By pre-training on a web-scale dataset, multi-modal contrastive learning can learn high-quality representations that exhibit impressive robustness and transferability. Despite its empirical success, the theoretical understanding is still in its infancy, especially regarding its comparison with single-modal contrastive learning. In this work, we introduce a feature learning theory framework that provides a theoretical foundation for understanding the differences between multi-modal and single-modal contrastive learning. Based on a data generation model consisting of signal and noise, our analysis is performed on a ReLU network trained with the InfoMax objective function. Through a trajectory-based optimization analysis and generalization characterization on downstream tasks, we identify the critical factor, which is the signal-to-noise ratio (SNR), that impacts the generalizability in downstream tasks of both multi-modal and single-modal contrastive learning. Through the cooperation between the two modalities, multi-modal learning can achieve better feature learning, leading to improvements in performance in downstream tasks compared to single-modal learning. Our analysis provides a unified framework that can characterize the optimization and generalization of both single-modal and multi-modal contrastive learning. Empirical experiments on both synthetic and real-world datasets further consolidate our theoretical findings.
- Abstract（参考訳）: 言語指導を伴うマルチモーダルコントラスト学習は、現代の機械学習におけるパラダイムシフトを示している。
Webスケールのデータセットで事前トレーニングを行うことで、マルチモーダルコントラスト学習は、印象的な堅牢性と伝達可能性を示す高品質な表現を学習することができる。
実証的な成功にもかかわらず、理論的な理解はまだ生まれたばかりであり、特にシングルモーダル・コントラスト学習との比較についてである。
本研究では,マルチモーダル学習と単一モーダル学習の相違を理解するための理論的基盤を提供する特徴学習理論フレームワークを提案する。
信号と雑音からなるデータ生成モデルに基づいて,InfoMaxの目的関数をトレーニングしたReLUネットワーク上で解析を行う。
下流タスクの軌道に基づく最適化分析と一般化による特徴付けにより、マルチモーダル・シングルモーダル・コントラスト学習の下流タスクにおける一般化性に影響を与える信号対雑音比(SNR)の臨界因子を同定する。
2つのモードの協調により、マルチモーダル学習はより優れた特徴学習を実現することができ、単一のモーダル学習と比較して下流タスクのパフォーマンスが向上する。
我々の分析は、単一モードと多モードのコントラスト学習の最適化と一般化を特徴付ける統一的なフレームワークを提供する。
人工と実世界の両方のデータセットに関する実証実験は、我々の理論的な知見をさらに強化する。
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