論文の概要: Information-Theoretic Criteria for Knowledge Distillation in Multimodal Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.13182v1
• Date: Wed, 15 Oct 2025 06:10:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-16 20:13:28.517006
• Title: Information-Theoretic Criteria for Knowledge Distillation in Multimodal Learning
• Title（参考訳）: マルチモーダル学習における知識蒸留のための情報理論的基準
• Authors: Rongrong Xie, Yizhou Xu, Guido Sanguinetti,
• Abstract要約: クロスモーダル知識蒸留(英語: Cross-modal knowledge distillation, KD)は、モデルトレーニング中に「教師」モダリティがより弱い「学生」モダリティに情報を伝達し、パフォーマンスを向上させる技術である。 様々な応用で成功したにもかかわらず、クロスモーダルなKDは必ずしも改善された結果をもたらすとは限らない。 教師と生徒の表現の相互情報が学生の表現とラベルの相互情報を超えた場合、クロスモーダルなKDが有効であることを示す。 本研究は、クロスモーダルKDを理解するための新しい理論枠組みを確立し、CCH基準に基づく実践的ガイドラインを提供することにより、教師のモダリティを最適に選択し、パフォーマンスを向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.255275023242901
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid increase in multimodal data availability has sparked significant interest in cross-modal knowledge distillation (KD) techniques, where richer "teacher" modalities transfer information to weaker "student" modalities during model training to improve performance. However, despite successes across various applications, cross-modal KD does not always result in improved outcomes, primarily due to a limited theoretical understanding that could inform practice. To address this gap, we introduce the Cross-modal Complementarity Hypothesis (CCH): we propose that cross-modal KD is effective when the mutual information between teacher and student representations exceeds the mutual information between the student representation and the labels. We theoretically validate the CCH in a joint Gaussian model and further confirm it empirically across diverse multimodal datasets, including image, text, video, audio, and cancer-related omics data. Our study establishes a novel theoretical framework for understanding cross-modal KD and offers practical guidelines based on the CCH criterion to select optimal teacher modalities for improving the performance of weaker modalities.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルデータ可用性の急速な増加は、よりリッチな「教師」モダリティが、より弱い「学生」モダリティに情報を伝達し、パフォーマンスを向上させるクロスモーダル知識蒸留(KD)技術に大きな関心を呼んだ。 しかし、様々な応用で成功したにもかかわらず、クロスモーダルなKDは必ずしも改善された結果をもたらすとは限らない。 このギャップに対処するため,教師と学生の表現の相互情報が学生の表現とラベルの相互情報を超えた場合,クロスモーダルKDが有効であることを示す。 我々はCCHを共同ガウスモデルで理論的に検証し、画像、テキスト、ビデオ、オーディオ、癌関連オミクスデータを含む様々なマルチモーダルデータセットで実証的に検証する。 本研究は, クロスモーダルKDを理解するための理論的枠組みを確立し, CCH基準に基づく実践的ガイドラインを提案し, より弱いモーダルの演奏を改善するための最適な教師モダリティを選択する。

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