Core Concepts
複数のモーダルデータが共通の潜在変数に基づいて生成されているが、実際の観測データは対応関係がない場合に、実験的な摂動情報を利用して、モーダル間の対応関係を推定する手法を提案する。
Abstract
本論文では、複数のモーダルデータが共通の潜在変数に基づいて生成されているが、実際の観測データは対応関係がない場合の問題に取り組む。
- 各モーダルデータは実験的な摂動によって生成されており、その摂動情報を利用することで、モーダル間の対応関係を推定することができる。
- 具体的には、各モーダルデータから摂動に対する確率(傾向スコア)を推定し、これらの類似性に基づいてモーダル間の対応関係を推定する。
- 提案手法では、オプティマル・トランスポート法やシェアード最近傍法を用いて、モーダル間の対応関係を推定する。
- 実験の結果、提案手法は既存手法と比較して、合成データおよび実世界データの両方で優れた性能を示した。
- さらに、推定された対応関係を用いて、モーダル間の予測モデルを構築することで、真の対応関係を利用した場合よりも優れた一般化性能が得られることを示した。
Stats
各モーダルにおける摂動に対する確率(傾向スコア)は、モーダル間の共通の潜在変数に関する情報を最小限に圧縮しながら保持している。
摂動の数が潜在変数の次元よりも少ない場合、傾向スコアは非単射となる可能性がある。
摂動の数が潜在変数の次元以上であれば、傾向スコアは単射となる可能性がある。
Quotes
"我々は、潜在変数zに基づいて生成された2つの潜在的な"ビュー"X(1)(z)∈X(1)、X(2)(z)∈X(2)を考える。"
"我々の主要な観察は、摂動tに関する確率(傾向スコア)p(t|z)が、3つの重要な性質を満たすということである: 1) それは共通の空間を提供する、2) それは zに関する情報を最小限に圧縮する、3) 一定の仮定の下で、個々のモーダリティからのみ推定可能である。"