缺失模態下的深度多模態學習綜合調查

Alapfogalmak

本文提供了一個全面的缺失模態下的多模態學習(MLMM)方法概述,包括歷史背景、分類、應用場景和數據集,並討論了當前的挑戰和未來的研究方向。

Kivonat

本文首先介紹了多模態學習和缺失模態問題的背景。然後從四個維度對現有的MLMM方法進行了分類和詳細分析:

1. 模態增強:包括模態合成和模態生成方法。前者使用零值、隨機值或檢索算法填充缺失模態,後者使用生成模型生成缺失模態的原始數據。

2. 特徵空間工程:包括基於正則化和相關性的方法,以及基於表示合成和生成的方法。前者通過施加特定約束來增強表示的有效性和泛化性,後者在特徵層面處理缺失模態。

3. 架構工程:包括基於注意力、蒸餾、圖學習和多模態大型語言模型的方法。這些方法通過調整模型架構來適應缺失模態情況。

4. 模型選擇:包括集成、專用和離散調度器方法。這些方法旨在通過選擇合適的模型或模型組合來提高魯棒性和性能。

最後,本文討論了MLMM領域的未解決挑戰和未來研究方向。

Statisztikák

由於感測器故障、硬件限制、隱私問題和環境干擾等因素,缺失模態問題在現實世界應用中普遍存在。
在NASA的火星直升機Ingenuity上,由於極端溫度循環導致傾斜計故障,需要通過軟件修補來修改導航算法。
在醫療AI領域,由於隱私問題,某些模態在某些數據樣本中可能無法獲得,導致多模態數據集中存在固有的缺失模態。

Idézetek

"由於感測器故障、硬件限制、隱私問題和環境干擾等因素,缺失模態問題在現實世界應用中普遍存在。"
"在NASA的火星直升機Ingenuity上,由於極端溫度循環導致傾斜計故障,需要通過軟件修補來修改導航算法。"
"在醫療AI領域,由於隱私問題,某些模態在某些數據樣本中可能無法獲得,導致多模態數據集中存在固有的缺失模態。"

Főbb Kivonatok

A Comprehensive Survey on Deep Multimodal Learning with Missing Modality

by Renjie Wu, H... : arxiv.org 09-13-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.07825.pdf

Mélyebb kérdések

如何設計更加高效和通用的模態生成方法,以克服現有方法在訓練數據集中缺失模態嚴重不平衡的問題?

為了設計更加高效和通用的模態生成方法，首先需要考慮到現有方法在處理缺失模態時的不足之處，特別是在訓練數據集中缺失模態的嚴重不平衡問題。以下是幾個可能的解決方案：

統一生成模型：開發一個統一的生成模型，能夠同時生成所有模態的表示，這樣可以更好地捕捉模態之間的潛在關聯性。這種方法可以減少對每個模態單獨訓練生成模型的需求，從而提高訓練效率。

多任務學習：通過多任務學習的方式，將模態生成與下游任務的學習結合起來。這樣可以在訓練過程中利用下游任務的信號來指導模態生成，從而提高生成的質量和準確性。

數據增強技術：利用數據增強技術來生成合成樣本，這些樣本可以幫助平衡訓練數據集中的模態分佈。例如，通過隨機選擇相似樣本來填補缺失模態，或使用生成對抗網絡（GANs）來生成缺失模態的數據。

自適應生成策略：設計自適應生成策略，根據當前訓練數據集中缺失模態的比例動態調整生成模型的參數。這樣可以在缺失模態較多的情況下，強化生成模型的學習能力。

強化學習：考慮使用強化學習來優化模態生成過程，通過獎勵機制來鼓勵生成模型生成更高質量的模態表示，從而提高整體模型的性能。

現有的基於注意力機制的方法是否可以進一步優化,以更好地利用缺失模態中可能包含的重要信息?

現有的基於注意力機制的方法確實可以進一步優化，以更好地利用缺失模態中可能包含的重要信息。以下是幾個優化方向：

自適應注意力權重：通過引入自適應注意力權重，根據模態的可用性和重要性動態調整注意力分配。這樣可以在缺失模態的情況下，強化其他模態的影響力，從而更好地捕捉重要信息。

掩碼注意力機制：使用掩碼注意力機制來忽略缺失模態的影響，並強調可用模態之間的關聯性。這種方法可以幫助模型在缺失模態的情況下，仍然能夠有效地學習到有用的特徵。

跨模態注意力：引入跨模態注意力機制，讓模型能夠在不同模態之間進行信息交互，從而更好地利用可用模態的信息來推斷缺失模態的特徵。

多層次注意力結構：設計多層次的注意力結構，讓模型能夠在不同層次上捕捉模態之間的關聯性，這樣可以更全面地利用所有可用模態的信息。

結合上下文信息：在注意力機制中引入上下文信息，幫助模型理解缺失模態的潛在意義，從而更好地推斷缺失模態的特徵。

多模態大型語言模型在缺失模態問題上的表現如何,未來是否可以成為一種更加通用和強大的解決方案?

多模態大型語言模型（MLLMs）在缺失模態問題上的表現顯示出其潛在的強大能力。這些模型利用Transformer架構，能夠靈活地處理多種模態的輸入，並在缺失模態的情況下仍然能夠進行有效的推理。以下是對其表現和未來潛力的分析：

靈活性和適應性：MLLMs的設計使其能夠適應不同的模態組合，這意味著即使在某些模態缺失的情況下，模型仍然可以利用其他可用模態進行推理，這種靈活性是其一大優勢。

強大的特徵學習能力：這些模型能夠從多模態數據中學習到豐富的特徵表示，這使得它們在處理缺失模態時，能夠更好地捕捉到潛在的關聯性和上下文信息。

未來的發展方向：隨著技術的進步，MLLMs有潛力成為更加通用和強大的解決方案。未來的研究可以集中在如何進一步提高這些模型在缺失模態情況下的性能，例如通過改進訓練策略、增強模型的自適應能力和引入更高效的生成機制。

跨模態整合：未來的MLLMs可以進一步加強不同模態之間的整合能力，通過更精細的注意力機制和信息交互策略，來提升在缺失模態情況下的推理能力。

應用範圍的擴展：隨著多模態大型語言模型的發展，其應用範圍將不斷擴展，涵蓋更多的實際場景，從而在各種複雜的環境中提供更強的支持。

總之，MLLMs在缺失模態問題上的表現已經顯示出其潛力，未來有望成為一種更加通用和強大的解決方案，推動多模態學習的進一步發展。