論文の概要: QADM-Net: Quality-adaptive Dynamic Network for Reliable Multimodal Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14489v1
• Date: Thu, 19 Dec 2024 03:26:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:31:30.036122
• Title: QADM-Net: Quality-adaptive Dynamic Network for Reliable Multimodal Classification
• Title（参考訳）: QADM-Net:信頼性の高いマルチモーダル分類のための品質適応型動的ネットワーク
• Authors: Shu Shen, Tong Zhang, C. L. Philip Chen,
• Abstract要約: 本稿では,多様なサンプルから信頼性の高い結果を提供する上で,ネットワークダイナミクスと適応性の重要性に焦点をあてる。 品質適応型動的マルチモーダルネットワーク(QADM-Net)と呼ばれるマルチモーダルな分類のための新しいフレームワークを提案する。 4つのデータセットで行った実験により、QADM-Netは分類性能において最先端の手法を大幅に上回っていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.08108545219043
• License:
• Abstract: Integrating complementary information from different data modalities can yield representation with stronger expressive ability. However, data quality varies across multimodal samples, highlighting the need for learning reliable multimodal representations, especially in safety-critical applications. This paper focuses on an aspect that existing methods in this domain commonly overlook: the importance of network dynamics and adaptability in providing reliable results from diverse samples. Specifically, it highlights the model's ability to dynamically adjust its capacity and behaviour according to different samples, using the adjusted network for predicting each sample. To this end, we propose a novel framework for multimodal reliable classification termed Quality-adaptive Dynamic Multimodal Network (QADM-Net). QADM-Net first introduces a confidence-guided dynamic depths mechanism to achieve the appropriate network capacity. This mechanism adjusts the network depth according to the difficulty of each sample, which is determined by the quality of its modalities. Subsequently, we develop an informativeness-based dynamic parameters mechanism that enables QADM-Net to perform unique inference behaviour on each of the diverse samples with feature-level quality variation presented in their feature vectors. In this way, QADM-Net adequately adapts its capacity and behaviour on each sample by investigating the quality variation of samples at both modality and feature levels, thus enhancing the reliability of classification results. Experiments conducted on four datasets demonstrate that QADM-Net significantly outperforms state-of-the-art methods in classification performance and exhibits strong adaptability to data with diverse quality.
• Abstract（参考訳）: 異なるデータモダリティから補完情報を統合すれば、表現力の強い表現が得られる。 しかし、データ品質はマルチモーダルのサンプルによって異なり、特に安全クリティカルなアプリケーションにおいて、信頼性の高いマルチモーダル表現を学習する必要性を強調している。 本稿では,この領域における既存の手法が一般的に見落としている側面に注目し,多様なサンプルから信頼性の高い結果を提供する上でのネットワークダイナミクスの重要性と適応性について述べる。 具体的には、各サンプルを予測するために調整されたネットワークを使用して、異なるサンプルに応じてキャパシティと振る舞いを動的に調整するモデルの能力を強調します。 そこで本研究では,QADM-Net(Quality-Adaptive Dynamic Multimodal Network)と呼ばれる,マルチモーダルな分類のための新しいフレームワークを提案する。 QADM-Netはまず、適切なネットワーク容量を達成するための信頼性誘導動的深度メカニズムを導入する。 このメカニズムは、各サンプルの難易度に応じてネットワーク深さを調整し、モダリティの品質によって決定される。 次に,QADM-Netが特徴ベクトルに現れる特徴レベルの品質変化を持つ多種多様なサンプルに対して,ユニークな推論動作を行うことができる情報量に基づく動的パラメータ機構を開発した。 このようにして、QADM-Netは、各サンプルのキャパシティと振る舞いを、モダリティと特徴レベルの両方におけるサンプルの品質変動を調査することで適切に適応し、分類結果の信頼性を高める。 4つのデータセットで実施された実験により、QADM-Netは分類性能において最先端の手法を著しく上回り、多様な品質を持つデータに強い適応性を示すことが示された。

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