論文の概要: Cohort-Based Active Modality Acquisition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.16791v2
• Date: Thu, 25 Sep 2025 06:57:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-26 14:16:55.823429
• Title: Cohort-Based Active Modality Acquisition
• Title（参考訳）: コホートに基づくアクティブモダリティ獲得
• Authors: Tillmann Rheude, Roland Eils, Benjamin Wild,
• Abstract要約: コホートベースのActive Modality Acquisition (CAMA)は、追加のモダリティを受け取るべきサンプルを選択することの難しさを形式化する新しいテストタイム設定である。 我々は、生成的計算と識別的計算を組み合わせた獲得戦略を導出する。 我々の研究はコホートレベルでのモダリティ獲得を最適化するための効果的なアプローチを提供し、制約された設定におけるリソースのより効率的な利用を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2472265402088736
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Real-world machine learning applications often involve data from multiple modalities that must be integrated effectively to make robust predictions. However, in many practical settings, not all modalities are available for every sample, and acquiring additional modalities can be costly. This raises the question: which samples should be prioritized for additional modality acquisition when resources are limited? While prior work has explored individual-level acquisition strategies and training-time active learning paradigms, test-time and cohort-based acquisition remain underexplored. We introduce Cohort-based Active Modality Acquisition (CAMA), a novel test-time setting to formalize the challenge of selecting which samples should receive additional modalities. We derive acquisition strategies that leverage a combination of generative imputation and discriminative modeling to estimate the expected benefit of acquiring missing modalities based on common evaluation metrics. We also introduce upper-bound heuristics that provide performance ceilings to benchmark acquisition strategies. Experiments on multimodal datasets with up to 15 modalities demonstrate that our proposed imputation-based strategies can more effectively guide the acquisition of additional modalities for selected samples compared with methods relying solely on unimodal information, entropy-based guidance, or random selection. We showcase the real-world relevance and scalability of our method by demonstrating its ability to effectively guide the costly acquisition of proteomics data for disease prediction in a large prospective cohort, the UK Biobank (UKBB). Our work provides an effective approach for optimizing modality acquisition at the cohort level, enabling more effective use of resources in constrained settings.
• Abstract（参考訳）: 実世界の機械学習アプリケーションは、堅牢な予測を行うために効果的に統合する必要がある複数のモダリティからのデータを含むことが多い。 しかし、多くの実践的な環境では、すべてのモダリティが全てのサンプルで利用できるわけではなく、追加のモダリティを取得するのにコストがかかる。 リソースが制限された場合、追加のモダリティ取得のために、どのサンプルを優先順位付けすべきなのか? 従来の研究では、個別レベルの獲得戦略とトレーニングタイムのアクティブラーニングパラダイムを探求してきたが、テストタイムとコホートベースの買収は未調査のままである。 本稿では,コホートをベースとしたアクティブモダリティ獲得(CAMA)について紹介する。 我々は、生成的計算と識別的モデリングの組み合わせを活用して、共通の評価基準に基づいて、欠落したモダリティを取得する利点を推定する獲得戦略を導出する。 また、ベンチマーク取得戦略に性能天井を提供する上界ヒューリスティックスも導入する。 最大15つのモダリティを持つマルチモーダルデータセットの実験により,提案手法は,単調な情報やエントロピーに基づくガイダンス,ランダム選択のみに依存する手法と比較して,選択したサンプルに対する追加モダリティの獲得をより効果的に導くことができることを示した。 英国バイオバンク(UKBB)において,病気予測のための費用がかかるプロテオミクスデータの取得を効果的に導く能力を示すことによって,本手法の現実的妥当性と拡張性を示す。 我々の研究はコホートレベルでのモダリティ獲得を最適化するための効果的なアプローチを提供し、制約された設定におけるリソースのより効率的な利用を可能にする。

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