低品質データに対するマルチモーダルフュージョン：包括的サーベイ

Core Concepts

マルチモーダルフュージョンは、複数のモダリティから情報を統合し、より正確な予測を行うことを目的としている。しかし、低品質なマルチモーダルデータにおける信頼性は十分に検討されていない。本論文では、低品質マルチモーダルデータに対するフュージョンの課題と最新の進展を包括的に整理する。

Abstract

本論文では、低品質マルチモーダルデータに対するフュージョンの4つの主要な課題を特定している:

ノイズに汚染された異種ノイズを含むマルチモーダルデータ
一部のモダリティが欠落しているマルチモーダルデータ
異なるモダリティ間の品質や特性に大きな差がある不均衡なマルチモーダルデータ
モダリティごとの品質が動的に変化するマルチモーダルデータ

これらの課題に対する最新の手法を詳細に解説し、今後の研究方向性についても議論している。

Stats

異なるモダリティ間の品質や特性の差が大きいと、最良のユニモーダルモデルよりも性能が低下する可能性がある。
低品質なマルチモーダルデータでは、従来のマルチモーダルフュージョンが失敗する可能性がある。

Quotes

なし

Key Insights Distilled From

Multimodal Fusion on Low-quality Data: A Comprehensive Survey

by Qingyang Zha... at arxiv.org 05-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.18947.pdf

Deeper Inquiries

異なるモダリティ間の相関を活用してノイズを低減する一般的な手法はあるか?

異なるモダリティ間の相関を活用してノイズを低減する一般的な手法には、重み付き平均融合や共通表現学習などがあります。例えば、異なるモダリティの情報を統合する際に、それぞれのモダリティに対して重み付き平均を使用することで、ノイズの影響を軽減することができます。また、共通表現学習では、異なるモダリティのデータを共通の表現空間にマッピングすることで、ノイズを低減するアプローチが取られます。これにより、モダリティ間の相関を活用してノイズを軽減することが可能となります。

不完全なマルチモーダルデータから信頼性の高い表現を学習する方法はあるか?

不完全なマルチモーダルデータから信頼性の高い表現を学習する方法として、欠損値補完やラテント表現学習などがあります。欠損値補完では、欠損しているモダリティの情報を補完することで、データの完全性を保ちながら信頼性の高い表現を学習します。一方、ラテント表現学習では、利用可能なモダリティから共通の表現空間を学習し、欠損しているモダリティの情報を推定することで信頼性の高い表現を獲得します。これにより、不完全なマルチモーダルデータから信頼性の高い表現を学習する手法が実現されます。

マルチモーダル大言語モデルを用いて高レベルの意味的ノイズに対処する方法はあるか?

マルチモーダル大言語モデルを用いて高レベルの意味的ノイズに対処する方法として、コントラスティブ学習やプロトタイプベースの欠損値補完などがあります。コントラスティブ学習では、正確なマルチモーダルペアを正例とし、未ペアのサンプルを負例として扱うことで、ノイズの影響を軽減します。また、プロトタイプベースの欠損値補完では、欠損しているモダリティの情報を学習したプロトタイプから推定し、モデル間のクロスモーダル関係をモデル化することで高レベルの意味的ノイズに対処します。これにより、マルチモーダル大言語モデルを用いて高レベルの意味的ノイズに効果的に対処する手法が提案されています。