論文の概要: Stabilizing Multimodal Autoencoders: A Theoretical and Empirical Analysis of Fusion Strategies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.20749v1
• Date: Tue, 23 Dec 2025 20:12:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-25 19:43:21.591515
• Title: Stabilizing Multimodal Autoencoders: A Theoretical and Empirical Analysis of Fusion Strategies
• Title（参考訳）: マルチモーダルオートエンコーダの安定化:核融合戦略の理論的および実証的研究
• Authors: Diyar Altinses, Andreas Schwung,
• Abstract要約: 本稿では,マルチモーダルオートエンコーダにおけるリプシッツ特性の解析を行い,理論的洞察と実証的検証を組み合わせた。 本稿では,我々の理論解析に基づいて開発され,訓練時の安定性と性能の向上を実証する,正規化された注意に基づく融合法を提案する。 提案した融合関数は, 理論的予測と整合するだけでなく, 整合性, 収束速度, 精度の点で既存の戦略よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6954802719347417
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, the development of multimodal autoencoders has gained significant attention due to their potential to handle multimodal complex data types and improve model performance. Understanding the stability and robustness of these models is crucial for optimizing their training, architecture, and real-world applicability. This paper presents an analysis of Lipschitz properties in multimodal autoencoders, combining both theoretical insights and empirical validation to enhance the training stability of these models. We begin by deriving the theoretical Lipschitz constants for aggregation methods within the multimodal autoencoder framework. We then introduce a regularized attention-based fusion method, developed based on our theoretical analysis, which demonstrates improved stability and performance during training. Through a series of experiments, we empirically validate our theoretical findings by estimating the Lipschitz constants across multiple trials and fusion strategies. Our results demonstrate that our proposed fusion function not only aligns with theoretical predictions but also outperforms existing strategies in terms of consistency, convergence speed, and accuracy. This work provides a solid theoretical foundation for understanding fusion in multimodal autoencoders and contributes a solution for enhancing their performance.
• Abstract（参考訳）: 近年,マルチモーダル・オートエンコーダの開発が注目されている。 これらのモデルの安定性と堅牢性を理解することは、トレーニング、アーキテクチャ、実世界の適用性を最適化するために重要である。 本稿では,マルチモーダルオートエンコーダにおけるリプシッツ特性の解析を行い,理論的洞察と実証的検証を組み合わせることにより,モデルのトレーニング安定性を向上させる。 我々はまず、多モードオートエンコーダフレームワーク内のアグリゲーション法に対する理論的なリプシッツ定数を導出することから始める。 次に,我々の理論解析に基づいて開発され,訓練時の安定性と性能の向上を実証する,正規化アテンションベース融合法を提案する。 一連の実験を通じて,リプシッツ定数を複数の試行と融合戦略で推定し,理論的知見を実証的に検証した。 提案した融合関数は, 理論的予測と整合するだけでなく, 整合性, 収束速度, 精度の点で既存の戦略よりも優れていることを示す。 この研究は、マルチモーダルオートエンコーダの融合を理解するための確かな理論基盤を提供し、それらの性能を高めるためのソリューションに貢献する。

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