論文の概要: Explaining and Mitigating the Modality Gap in Contrastive Multimodal Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.07909v1
• Date: Tue, 10 Dec 2024 20:36:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:04:23.543046
• Title: Explaining and Mitigating the Modality Gap in Contrastive Multimodal Learning
• Title（参考訳）: コントラスト型マルチモーダル学習におけるモダリティギャップの説明と緩和
• Authors: Can Yaras, Siyi Chen, Peng Wang, Qing Qu,
• Abstract要約: マルチモーダル学習モデルは、共有表現空間を学習することにより、画像やテキストなどの様々なモダリティをブリッジするように設計されている。 これらのモデルはしばしばモダリティギャップを示し、異なるモダリティが共有表現空間内の異なる領域を占める。 トレーニング中にモダリティギャップを生じ、持続させる上で、不整合データペアと学習可能な温度パラメータの臨界的役割を同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.412307614007383
• License:
• Abstract: Multimodal learning has recently gained significant popularity, demonstrating impressive performance across various zero-shot classification tasks and a range of perceptive and generative applications. Models such as Contrastive Language-Image Pretraining (CLIP) are designed to bridge different modalities, such as images and text, by learning a shared representation space through contrastive learning. Despite their success, the working mechanisms underlying multimodal learning are not yet well understood. Notably, these models often exhibit a modality gap, where different modalities occupy distinct regions within the shared representation space. In this work, we conduct an in-depth analysis of the emergence of modality gap by characterizing the gradient flow learning dynamics. Specifically, we identify the critical roles of mismatched data pairs and a learnable temperature parameter in causing and perpetuating the modality gap during training. Furthermore, our theoretical insights are validated through experiments on practical CLIP models. These findings provide principled guidance for mitigating the modality gap, including strategies such as appropriate temperature scheduling and modality swapping. Additionally, we demonstrate that closing the modality gap leads to improved performance on tasks such as image-text retrieval.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル学習は近年大きな人気を集め、様々なゼロショット分類タスクや、知覚的および生成的応用において印象的なパフォーマンスを誇示している。 Contrastive Language-Image Pretraining (CLIP) のようなモデルは、コントラスト学習を通じて共有表現空間を学習することにより、画像やテキストなどの様々なモダリティを橋渡しするように設計されている。 彼らの成功にもかかわらず、マルチモーダル学習の基礎となる作業メカニズムはまだよく理解されていない。 特に、これらのモデルはしばしばモダリティギャップを示し、異なるモダリティが共有表現空間内の異なる領域を占める。 本研究では,勾配流学習のダイナミクスを特徴付けることによって,モダリティギャップの発生の詳細な解析を行う。 具体的には、トレーニング中にモダリティギャップを発生・持続させる上で、ミスマッチしたデータペアと学習可能な温度パラメータの臨界的役割を同定する。 さらに,実践的なCLIPモデルの実験を通じて理論的知見を検証した。 これらの知見は、適切な温度スケジューリングやモダリティスワップなどの戦略を含む、モダリティギャップを緩和するための原則的なガイダンスを提供する。 さらに、モダリティギャップを閉じることで、画像テキスト検索などのタスクの性能が向上することを示した。

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