Harnessing Shared Relations via Multimodal Mixup Contrastive Learning for Multimodal Classification

📄 arXiv: 2409.17777v4 📥 PDF

作者: Raja Kumar, Raghav Singhal, Pranamya Kulkarni, Deval Mehta, Kshitij Jadhav

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-09-26 (更新: 2025-06-30)

备注: Transactions on Machine Learning Research (TMLR). Raja Kumar and Raghav Singhal contributed equally to this work

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出M3CoL，通过多模态Mixup对比学习捕获共享关系，提升多模态分类性能

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 对比学习 Mixup 共享关系 多模态分类

📋 核心要点

  1. 现有方法侧重于模态间一对一关系，忽略了真实数据中普遍存在的共享关系，限制了多模态学习的性能。
  2. M3CoL通过Mixup生成模态混合样本，并利用对比学习对齐不同模态的混合样本，从而学习共享关系。
  3. 实验表明，M3CoL在多个数据集上超越了现有方法，证明了其有效性和泛化能力，尤其在N24News、ROSMAP和BRCA数据集上。

📝 摘要（中文）

深度多模态学习通过对比学习来捕获模态间显式的一对一关系，已取得了显著成功。然而，现实世界的数据通常表现出超越简单成对关联的共享关系。我们提出了M3CoL，一种多模态Mixup对比学习方法，旨在捕获多模态数据中固有的细微共享关系。我们的主要贡献是一种基于Mixup的对比损失，它通过将来自一种模态的混合样本与来自其他模态的相应样本对齐，从而学习鲁棒的表示，进而捕获它们之间的共享关系。对于多模态分类任务，我们引入了一个框架，该框架集成了融合模块和单模态预测模块，以便在训练期间进行辅助监督，并辅以我们提出的基于Mixup的对比损失。通过在各种数据集（N24News、ROSMAP、BRCA和Food-101）上的大量实验，我们证明了M3CoL有效地捕获了共享的多模态关系，并在不同领域中具有良好的泛化能力。它在N24News、ROSMAP和BRCA上优于最先进的方法，同时在Food-101上实现了可比的性能。我们的工作强调了学习共享关系对于鲁棒多模态学习的重要性，为未来的研究开辟了有希望的途径。我们的代码已在https://github.com/RaghavSinghal10/M3CoL上公开。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多模态学习方法主要关注模态之间显式的一对一关系，而忽略了真实世界数据中普遍存在的共享关系。这种忽略导致模型无法充分利用多模态数据中的信息，从而限制了多模态分类等任务的性能。现有方法的痛点在于无法有效地建模和利用模态间的复杂共享关系。

核心思路：M3CoL的核心思路是通过Mixup操作在模态内部生成混合样本，然后利用对比学习将来自不同模态的混合样本对齐。通过这种方式，模型可以学习到不同模态之间共享的潜在关系，从而提高多模态表示的鲁棒性和泛化能力。Mixup操作能够生成更多样化的训练样本，有助于模型学习到更泛化的特征表示。对比学习则能够促使模型学习到模态间共享的语义信息。

技术框架：M3CoL的整体框架包含以下几个主要模块：1) 单模态编码器：用于提取各个模态的特征表示。2) Mixup模块：用于在每个模态内部生成混合样本。3) 对比学习模块：利用对比损失函数，将来自不同模态的混合样本对齐。4) 融合模块：将各个模态的特征进行融合，得到最终的多模态表示。5) 分类器：基于多模态表示进行分类预测。在训练过程中，除了对比损失外，还使用了辅助监督，即利用单模态预测模块进行监督。

关键创新：M3CoL最重要的技术创新点在于提出了基于Mixup的对比学习方法，用于捕获多模态数据中的共享关系。与现有方法相比，M3CoL能够更有效地建模模态间的复杂关系，从而提高多模态表示的质量。此外，M3CoL还引入了融合模块和单模态预测模块，以便在训练期间进行辅助监督，进一步提升模型的性能。

关键设计：M3CoL的关键设计包括：1) Mixup的参数设置：需要选择合适的Mixup比例，以生成具有代表性的混合样本。2) 对比损失函数的选择：可以使用InfoNCE等常用的对比损失函数。3) 融合模块的设计：可以使用注意力机制等方法，对不同模态的特征进行加权融合。4) 网络结构的选择：可以使用Transformer等强大的神经网络结构，作为单模态编码器和融合模块。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

M3CoL在N24News、ROSMAP和BRCA数据集上取得了显著的性能提升，超越了现有的最先进方法。例如，在N24News数据集上，M3CoL的准确率提高了X%。在ROSMAP数据集上，M3CoL的AUC提高了Y%。在BRCA数据集上，M3CoL的F1-score提高了Z%。此外，M3CoL在Food-101数据集上实现了与现有方法相当的性能，表明其具有良好的泛化能力。（注：X, Y, Z为假设数据，原文未提供具体数值）

🎯 应用场景

M3CoL具有广泛的应用前景，例如：1) 医学图像分析：可以用于多模态医学图像的诊断和预测。2) 社交媒体分析：可以用于分析文本、图像和视频等多模态数据，以进行情感分析、事件检测等任务。3) 机器人感知：可以用于融合视觉、听觉和触觉等多模态信息，以提高机器人的感知能力。该研究的实际价值在于提高了多模态学习的性能和鲁棒性，未来可能推动多模态人工智能的发展。

📄 摘要（原文）

Deep multimodal learning has shown remarkable success by leveraging contrastive learning to capture explicit one-to-one relations across modalities. However, real-world data often exhibits shared relations beyond simple pairwise associations. We propose M3CoL, a Multimodal Mixup Contrastive Learning approach to capture nuanced shared relations inherent in multimodal data. Our key contribution is a Mixup-based contrastive loss that learns robust representations by aligning mixed samples from one modality with their corresponding samples from other modalities thereby capturing shared relations between them. For multimodal classification tasks, we introduce a framework that integrates a fusion module with unimodal prediction modules for auxiliary supervision during training, complemented by our proposed Mixup-based contrastive loss. Through extensive experiments on diverse datasets (N24News, ROSMAP, BRCA, and Food-101), we demonstrate that M3CoL effectively captures shared multimodal relations and generalizes across domains. It outperforms state-of-the-art methods on N24News, ROSMAP, and BRCA, while achieving comparable performance on Food-101. Our work highlights the significance of learning shared relations for robust multimodal learning, opening up promising avenues for future research. Our code is publicly available at https://github.com/RaghavSinghal10/M3CoL.