Core Concepts
異なるモダリティ間の協力を向上させるために、サンプルレベルのモダリティ評価が重要である。
Abstract
マルチモーダル学習における主要トピックは、異なるモダリティからの情報を組み合わせること。
多くの既存のモデルは、すべてのモダリティをうまく活用できない不十分なマルチモーダル協力問題に直面している。
サンプルレベルでの細かい協力を観察し、改善することが重要である。
サンプルごとに各モダリティの貢献度を評価する新しい手法が提案されており、効果的な改善が達成されている。
他の不均衡なマルチモーダル学習手法と比較しても、提案手法は優れた結果を示している。
導入
人間は複数の感覚からメッセージを受け取り、これに触発されてマルチモーダルデータから学習することが注目されている。
主要メッセージ
マイクロソフトやGoogleが開発した深層ニューラルネットワークは効果的だが、不均衡なマルチモーダル学習問題が浮上している。
提案手法はサンプルレベルで細かく各モダリティの貢献度を評価し、低負荷な方法で改善することが可能。
開発方法
マイクロソフトやGoogleによって開発された深層ニューラルネットワークは広範囲に使用されており、特にマイクロソフト社製品ではMKLも採用されています。
新しい提案手法は従来の方法よりも効果的であり、特にサンプールレべんで細かく各種類の負荷度を評価することが可能です。
実験結果
提案手法は他の不均衡なマルチモーダール学習手法よりも優れた性能を示しており、特にサンプールレべんで有益性が高まっています。
Stats
提案手法は他の不均衡なマルチモーダール学習手法よりも優れた性能を示しています。