論文の概要: Quantifying Multimodal Capabilities: Formal Generalization Guarantees in Pairwise Metric Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.01424v1
- Date: Sat, 02 May 2026 12:44:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-05 20:33:49.764641
- Title: Quantifying Multimodal Capabilities: Formal Generalization Guarantees in Pairwise Metric Learning
- Title（参考訳）: マルチモーダル能力の定量化:Pairwise Metric Learningにおける形式的一般化保証
- Authors: Richeng Zhou, Xuelin Zhang, Liyuan Liu,
- Abstract要約: 本稿では,マルチモーダル計量学習モデルの一般化特性に関する理論的解析を行う。
我々は、異なるモジュラリティ部分集合に対応する関数クラス間の階層的関係を確立し、学習された写像と基底真理の間の相違を定量化する。
上界と下界の双方で得られた結果は,微粒なモジュラリティ特徴を取り入れることで,モジュラリティ相補性を高めることにより仮説空間の複雑さを減少させることを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.068927747527606
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multimodal learning leverages the integration of diverse data modalities to enhance performance in complex tasks. Yet, it frequently encounters incomplete or redundant modality data in real-world scenarios. This paper presents a fine-grained theoretical analysis of the generalization properties of multimodal metric learning models, addressing critical gaps in understanding the relationship between modality selection and algorithmic performance. We establish hierarchical relationships between function classes corresponding to different modality subsets and quantify the discrepancy between learned mappings and ground truth. Through rigorous analysis of pairwise complexity within the multimodal learning framework, we derive novel generalization error bounds that reveal the joint impact of modality quantity and granularity on model performance. Our theoretical findings on both upper and lower bounds demonstrate that incorporating fine-grained modality features reduces the complexity of the hypothesis space by enhancing modality complementarity. This work offers both theoretical foundations and practical implications for improving convergence rates and accuracy in multimodal learning systems.
- Abstract（参考訳）: マルチモーダル学習は、複雑なタスクのパフォーマンスを高めるために、多様なデータモダリティの統合を活用する。
しかし、現実のシナリオでは不完全あるいは冗長なモダリティデータに頻繁に遭遇する。
本稿では,マルチモーダル計量学習モデルの一般化特性の詳細な理論的解析を行い,モダリティ選択とアルゴリズム性能の関係を理解する上で重要なギャップに対処する。
我々は、異なるモジュラリティ部分集合に対応する関数クラス間の階層的関係を確立し、学習された写像と基底真理の間の相違を定量化する。
マルチモーダル学習フレームワークにおけるペアワイズ複雑性の厳密な解析を通じて、モデル性能に対するモダリティ量と粒度の共同影響を明らかにする新しい一般化誤差境界を導出する。
上界および下界の理論的結果は、微細なモジュラリティ特徴を取り入れることで、モジュラリティ相補性を高めることによって仮説空間の複雑さを減少させることを示した。
この研究は、マルチモーダル学習システムにおける収束率と精度を改善するための理論的基礎と実践的意味の両方を提供する。
関連論文リスト
- Multimodal Classification via Total Correlation Maximization [11.720319082362629]
マルチモーダル学習は、多様なセンサからのデータを統合して、さまざまなモーダルからの情報を活用する。
近年の研究では、ジョイントラーニングが他を無視しながら特定のモダリティに過度に適合していることが示されており、非モダリティラーニングよりもパフォーマンスが劣っている。
本稿では,マルチモーダル特徴量とラベルの相関関係を最大化することで,マルチモーダル分類の手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-13T15:21:45Z) - Balanced Multimodal Learning via Mutual Information [1.9336815376402718]
本稿では,モダリティ間の相互作用を定量化するために相互情報を活用することで,モダリティの不均衡に対処する新しい統一フレームワークを提案する。
本手法では, クロスモーダル知識蒸留(KD)とマルチタスク型学習パラダイムの2つの主要な段階からなる, バランスの取れたマルチモーダル学習戦略を採用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-02T15:58:05Z) - Efficient Generalization via Multimodal Co-Training under Data Scarcity and Distribution Shift [0.6331016589903705]
マルチモーダルコトレーニングは、ラベル付きデータが制限された状況におけるモデル一般化を強化するように設計されている。
この枠組みの理論的基礎を考察し、ラベルなしデータの使用が一般化の著しい改善につながる条件を導出する。
我々は、初めてマルチモーダルなコトレーニングコンテキストにおいて、ラベルのないマルチモーダルデータを活用することで得られる利点を分解し、定量化する新しい一般化境界を確立する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-08T20:13:17Z) - On the Comparison between Multi-modal and Single-modal Contrastive Learning [50.74988548106031]
マルチモーダルとシングルモーダルのコントラスト学習の違いを理解するための理論的基盤を導入する。
マルチモーダル・シングルモーダル・コントラッシブ・ラーニングの下流タスクにおける一般化に影響を及ぼす臨界因子,すなわち信号対雑音比(SNR)を同定する。
我々の分析は、単一モードと多モードのコントラスト学習の最適化と一般化を特徴付ける統一的なフレームワークを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-05T06:21:17Z) - Beyond DAGs: A Latent Partial Causal Model for Multimodal Learning [80.44084021062105]
本稿では,非方向エッジで連結された2つの潜在結合変数を特徴とする,多モーダルデータに対する新しい潜在部分因果モデルを提案する。
特定の統計的仮定の下では、多モーダル・コントラッシブ・ラーニングによって学習された表現が、自明な変換までの潜在結合変数に対応することを示す。
事前トレーニングされたCLIPモデルの実験は、非絡み合った表現を具現化し、数ショットの学習を可能にし、さまざまな現実世界のデータセットにわたるドメインの一般化を改善する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-09T07:18:06Z) - Learning Unseen Modality Interaction [54.23533023883659]
マルチモーダル学習は、すべてのモダリティの組み合わせが訓練中に利用でき、クロスモーダル対応を学ぶことを前提としている。
我々は、目に見えないモダリティ相互作用の問題を提起し、第1の解を導入する。
異なるモジュラリティの多次元的特徴を、豊富な情報を保存した共通空間に投影するモジュールを利用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-22T10:53:10Z) - Multimodal Learning Without Labeled Multimodal Data: Guarantees and Applications [90.6849884683226]
ラベル付き単調データのみを用いた半教師付き環境における相互作用定量化の課題について検討する。
相互作用の正確な情報理論的定義を用いて、我々の重要な貢献は下界と上界の導出である。
本稿では、これらの理論結果を用いてマルチモーダルモデルの性能を推定し、データ収集をガイドし、様々なタスクに対して適切なマルチモーダルモデルを選択する方法について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-07T15:44:53Z) - Synergies between Disentanglement and Sparsity: Generalization and
Identifiability in Multi-Task Learning [79.83792914684985]
我々は,最大スパース基底予測器が不整合表現をもたらす条件を提供する新しい識別可能性の結果を証明した。
この理論的な結果から,両レベル最適化問題に基づくアンタングル表現学習の実践的アプローチを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-26T21:02:09Z) - Learning Multi-Modal Nonlinear Embeddings: Performance Bounds and an
Algorithm [8.528384027684192]
本稿では,マルチモーダルな非線形埋め込みを教師付き環境で学習する理論的解析を行う。
次に,これらの理論的な発見を動機とした多モード非線形表現学習アルゴリズムを提案する。
近年のマルチモーダル・シングルモーダル学習アルゴリズムとの比較により,提案手法は多モーダル画像分類およびクロスモーダル画像テキスト検索において有望な性能を示すことが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-03T15:22:16Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。