論文の概要: Distributionally Robust Multimodal Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.05716v1
• Date: Fri, 07 Nov 2025 21:18:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 21:18:44.542352
• Title: Distributionally Robust Multimodal Machine Learning
• Title（参考訳）: 分散ロバストなマルチモーダル機械学習
• Authors: Peilin Yang, Yu Ma,
• Abstract要約: 本稿では,マルチモーダル機械学習の理論的および実践的知見の両方を研究することを目的とした,分散ロバスト最適化(DRO)フレームワークを提案する。 シミュレーション設定と実世界のデータセットの両方において,我々のアプローチが堅牢性を向上させることを実証的に実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8788768422083866
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We consider the problem of distributionally robust multimodal machine learning. Existing approaches often rely on merging modalities on the feature level (early fusion) or heuristic uncertainty modeling, which downplays modality-aware ef- fects and provide limited insights. We propose a novel distributionally robust optimization (DRO) framework that aims to study both the theoretical and practical insights of multimodal machine learning. We first justify this setup and show the significance of this problem through complexity analysis. We then establish both generalization upper bounds and minimax lower bounds which provide perfor- mance guarantees. These results are further extended in settings where we consider encoder-specific error propogations. Empirically, we demonstrate that our approach improves robustness in both simulation settings and real-world datasets. Together, these findings provide a principled foundation for employing multimodal machine learning models in high-stakes applications where uncertainty is unavoidable.
• Abstract（参考訳）: 分散型マルチモーダル機械学習の問題点を考察する。 既存のアプローチは、しばしば特徴レベル(初期融合)やヒューリスティック不確実性モデリング(英語版)のマージに頼っている。 本稿では,マルチモーダル機械学習の理論的および実践的知見の両方を研究することを目的とした,分散ロバスト最適化(DRO)フレームワークを提案する。 まず、この設定を正当化し、複雑性分析によってこの問題の重要性を示す。 次に、一般化上界とパーフォルマンス保証を提供するミニマックス下界の両方を確立する。 これらの結果は、エンコーダ固有のエラープロパゲーションを考慮した設定でさらに拡張される。 シミュレーション設定と実世界のデータセットの両方において,我々のアプローチが堅牢性を向上させることを実証的に実証した。 これらの知見は、不確実性が避けられないハイテイクアプリケーションにマルチモーダル機械学習モデルを採用するための原則的基盤を提供する。

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