論文の概要: To Align or Not to Align: Strategic Multimodal Representation Alignment for Optimal Performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.12121v2
• Date: Tue, 18 Nov 2025 05:28:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-19 13:59:16.774734
• Title: To Align or Not to Align: Strategic Multimodal Representation Alignment for Optimal Performance
• Title（参考訳）: align or not to Align: Strategic Multimodal Representation Alignment for Optimal Performance
• Authors: Wanlong Fang, Tianle Zhang, Alvin Chan,
• Abstract要約: トレーニング中のアライメント強度を正確に操作できる制御可能なコントラスト学習モジュールを提案する。 この結果から, 単調モデルの性能に対する明示的アライメントの影響は, データの特性と関係があることが示唆された。 混合情報分布におけるモダリティ固有信号と共有冗長性のバランスをとる最適アライメント強度を同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.520604242963897
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multimodal learning often relies on aligning representations across modalities to enable effective information integration, an approach traditionally assumed to be universally beneficial. However, prior research has primarily taken an observational approach, examining naturally occurring alignment in multimodal data and exploring its correlation with model performance, without systematically studying the direct effects of explicitly enforced alignment between representations of different modalities. In this work, we investigate how explicit alignment influences both model performance and representation alignment under different modality-specific information structures. Specifically, we introduce a controllable contrastive learning module that enables precise manipulation of alignment strength during training, allowing us to explore when explicit alignment improves or hinders performance. Our results on synthetic and real datasets under different data characteristics show that the impact of explicit alignment on the performance of unimodal models is related to the characteristics of the data: the optimal level of alignment depends on the amount of redundancy between the different modalities. We identify an optimal alignment strength that balances modality-specific signals and shared redundancy in the mixed information distributions. This work provides practical guidance on when and how explicit alignment should be applied to achieve optimal unimodal encoder performance.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル学習は、伝統的に普遍的に有益なアプローチである効果的な情報統合を可能にするために、モダリティ間で表現を整合させることにしばしば依存する。 しかし、先行研究は主に観察的なアプローチを採り、多モーダルデータの自然に発生するアライメントを調べ、異なるモーダル表現間の明示的に強制されたアライメントの直接的な効果を体系的に研究することはなかった。 本研究では,モダリティ特異的な情報構造下でのモデル性能と表現アライメントの両方に,明示的アライメントがどのような影響を及ぼすかを検討する。 具体的には、トレーニング中のアライメント強度の精密な操作を可能にする制御可能なコントラスト学習モジュールを導入し、アライメントの明示的な改善や性能の阻害について検討する。 本研究は,データ特性の異なる合成データセットと実データセットを用いた結果から,単調モデルの性能に対する明示的なアライメントの影響がデータ特性に関係していることを示し,そのアライメントの最適レベルは,各モード間の冗長性の量に依存することを示した。 混合情報分布におけるモダリティ固有信号と共有冗長性のバランスをとる最適アライメント強度を同定する。 この研究は、最適な単調エンコーダの性能を達成するために、いつ、どのように明示的なアライメントを適用するべきかを実践的なガイダンスを提供する。

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