Fugu-MT 論文翻訳(概要): Robust Multimodal Learning via Cross-Modal Proxy Tokens

論文の概要: Robust Multimodal Learning via Cross-Modal Proxy Tokens

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17823v3
Date: Mon, 02 Jun 2025 16:21:11 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-06-03 16:22:43.016276
Title: Robust Multimodal Learning via Cross-Modal Proxy Tokens
Title（参考訳）: クロスモーダルプロキシトークンによるロバストなマルチモーダル学習
Authors: Md Kaykobad Reza, Ameya Patil, Mashhour Solh, M. Salman Asif,
Abstract要約: クロスモーダルプロキシトークン(CMPT)は、明示的なモダリティ生成や補助的ネットワークを必要とすることなく、欠落したモダリティのクラストークンを近似する。フリーズユニモーダルエンコーダに低ランクアダプタを使用し、タスク固有の損失を伴うアライメント損失を共同で最適化する。我々の手法は、堅牢なマルチモーダル学習のための柔軟で効率的なソリューションを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.704477276235847
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Multimodal models often experience a significant performance drop when one or more modalities are missing during inference. To address this challenge, we propose a simple yet effective approach that enhances robustness to missing modalities while maintaining strong performance when all modalities are available. Our method introduces cross-modal proxy tokens (CMPTs), which approximate the class token of a missing modality by attending only to the tokens of the available modality without requiring explicit modality generation or auxiliary networks. To efficiently learn these approximations with minimal computational overhead, we employ low-rank adapters in frozen unimodal encoders and jointly optimize an alignment loss with a task-specific loss. Extensive experiments on five multimodal datasets show that our method outperforms state-of-the-art baselines across various missing rates while achieving competitive results in complete-modality settings. Overall, our method offers a flexible and efficient solution for robust multimodal learning. The code and pretrained models will be released on GitHub.
Abstract（参考訳）: マルチモーダルモデルは、推論中に1つ以上のモダリティが欠落している場合、大きなパフォーマンス低下を経験することが多い。この課題に対処するために,すべてのモダリティが利用可能である場合に高い性能を維持しつつ,モダリティの欠如に対する堅牢性を高める,シンプルで効果的なアプローチを提案する。本手法では, モダリティ生成や補助的ネットワークを必要とせず, 利用可能なモダリティのトークンのみにのみ参加することで, モダリティのクラストークンを近似するクロスモーダルプロキシトークン(CMPT)を導入する。計算オーバーヘッドを最小限に抑えてこれらの近似を効率的に学習するために, 冷凍単調エンコーダの低ランクアダプタを用い, タスク固有の損失を伴うアライメント損失を協調的に最適化する。 5つのマルチモーダルデータセットに対する大規模な実験により,本手法は様々な欠落率で最先端のベースラインを上回り,完全なモダリティ設定において競合的な結果が得られることを示した。全体として、我々の手法は堅牢なマルチモーダル学習のための柔軟で効率的なソリューションを提供する。コードと事前訓練されたモデルはGitHubでリリースされる。

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