論文の概要: Continual Multimodal Contrastive Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.14963v1
• Date: Wed, 19 Mar 2025 07:57:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-20 15:22:47.872629
• Title: Continual Multimodal Contrastive Learning
• Title（参考訳）: 連続的マルチモーダルコントラスト学習
• Authors: Xiaohao Liu, Xiaobo Xia, See-Kiong Ng, Tat-Seng Chua,
• Abstract要約: マルチモーダル・コントラッシブ・ラーニング(MCL)は、異なるモーダルを整列させ、関節空間で多モーダル表現を生成する。 マルチモーダルデータは単一のプロセスで収集されることはめったになく、スクラッチからのトレーニングは計算コストがかかる。 本稿では, 安定性と塑性の2つの原理によりCMCLを定式化する。 理論的には、二辺から部分空間への勾配の更新を計画する、新しい最適化に基づく手法を導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.60542106731813
• License:
• Abstract: Multimodal contrastive learning (MCL) advances in aligning different modalities and generating multimodal representations in a joint space. By leveraging contrastive learning across diverse modalities, large-scale multimodal data enhances representational quality. However, a critical yet often overlooked challenge remains: multimodal data is rarely collected in a single process, and training from scratch is computationally expensive. Instead, emergent multimodal data can be used to optimize existing models gradually, \textit{i.e.}, models are trained on a sequence of modality pair data. We define this problem as Continual Multimodal Contrastive Learning (CMCL), an underexplored yet crucial research direction at the intersection of multimodal and continual learning. In this paper, we formulate CMCL through two specialized principles of stability and plasticity. We theoretically derive a novel optimization-based method, which projects updated gradients from dual sides onto subspaces where any gradient is prevented from interfering with the previously learned knowledge. Two upper bounds provide theoretical insights on both stability and plasticity in our solution. Beyond our theoretical contributions, we conduct experiments on multiple datasets by comparing our method against advanced continual learning baselines. The empirical results further support our claims and demonstrate the efficacy of our method. The code will be publicly available.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル・コントラッシブ・ラーニング(MCL)は、異なるモーダルを整列させ、関節空間で多モーダル表現を生成する。 多様なモダリティをまたいだコントラスト学習を活用することで、大規模なマルチモーダルデータにより表現品質が向上する。 マルチモーダルデータは単一のプロセスで収集されることはめったになく、スクラッチからのトレーニングは計算コストがかかる。 代わりに、既存のモデルを徐々に最適化するために、創発的マルチモーダルデータを使うことができる。 我々は,この問題をマルチモーダル・コントラスト学習(CMCL)と定義する。 本稿では, 安定性と塑性の2つの原理によりCMCLを定式化する。 理論的には、二辺から部分空間への勾配の更新を計画する、新しい最適化に基づく手法を導出する。 2つの上限は、我々の解における安定性と可塑性の両方に関する理論的洞察を与える。 理論的コントリビューションの他に、先進的な連続学習ベースラインと比較することにより、複数のデータセットで実験を行う。 実験結果は,我々の主張をさらに支持し,提案手法の有効性を実証する。 コードは公開されます。

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