論文の概要: ModalImmune: Immunity Driven Unlearning via Self Destructive Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.16197v1
• Date: Wed, 18 Feb 2026 05:35:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-19 15:58:30.522669
• Title: ModalImmune: Immunity Driven Unlearning via Self Destructive Training
• Title（参考訳）: ModalImmune: 自己破壊的トレーニングによる免疫駆動型未学習
• Abstract要約: モダル免疫は、訓練中に選択したモダリティ情報を意図的に崩壊させることにより、モダリティ免疫を強制する。 フレームワークは、スペクトル適応型崩壊正規化器、ターゲットとなる介入のための情報ゲイン誘導コントローラ、破壊的な更新を安定化するための曲率対応勾配マスキングを組み合わせた。 標準マルチモーダルベンチマークの実証評価では、モーダル免疫は収束安定性と復元能力を維持しつつ、モダリティ除去と腐敗に対するレジリエンスを改善している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.940530514137947
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multimodal systems are vulnerable to partial or complete loss of input channels at deployment, which undermines reliability in real-world settings. This paper presents ModalImmune, a training framework that enforces modality immunity by intentionally and controllably collapsing selected modality information during training so the model learns joint representations that are robust to destructive modality influence. The framework combines a spectrum-adaptive collapse regularizer, an information-gain guided controller for targeted interventions, curvature-aware gradient masking to stabilize destructive updates, and a certified Neumann-truncated hyper-gradient procedure for automatic meta-parameter adaptation. Empirical evaluation on standard multimodal benchmarks demonstrates that ModalImmune improves resilience to modality removal and corruption while retaining convergence stability and reconstruction capacity.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダルシステムは、実際の環境での信頼性を損なうような、デプロイメント時のインプットチャネルの部分的あるいは完全な損失に対して脆弱である。 本稿では,モダル免疫(ModalImmune)について述べる。モダル免疫(ModalImmune)とは,モダル免疫(Modal Immunity)を意図的かつ制御的に崩壊させ,モデルが破壊的モダリティの影響に強い関節表現を学習できるようにするためのトレーニングフレームワークである。 このフレームワークは、スペクトル適応型崩壊正規化器、目標とする介入のための情報ゲイン誘導制御器、破壊的な更新を安定化するための曲率対応勾配マスク、および自動メタパラメータ適応のための認証されたノイマントランケート超勾配手順を組み合わせる。 標準マルチモーダルベンチマークの実証評価では、モーダル免疫は収束安定性と復元能力を維持しつつ、モダリティ除去と腐敗に対するレジリエンスを改善している。

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