Reliable Multimodal Learning Via Multi-Level Adaptive DeConfusion

📄 arXiv: 2502.19674v2 📥 PDF

作者: Tong Zhang, Shu Shen, C. L. Philip Chen

分类: cs.CV

发布日期: 2025-02-27 (更新: 2025-11-28)

备注: 15 pages, 10 figures

💡 一句话要点

提出多层自适应解混淆方法，提升多模态学习在噪声环境下的可靠性。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 类间解混淆 自适应学习 跨模态校正 可靠性 噪声鲁棒性

📋 核心要点

  1. 现有方法在多模态学习中存在类间混淆，导致模型在噪声数据下预测置信度低，鲁棒性差。
  2. 提出多层自适应解混淆（MLAD）方法，分别在全局和样本层面消除类间混淆，提升模型可靠性。
  3. 实验结果表明，MLAD在多个数据集上超越现有方法，展现出更强的可靠性和泛化能力。

📝 摘要（中文）

多模态学习通过利用不同模态之间的互补信息来增强各种机器学习任务的性能。然而，现有方法学习到的多模态表示通常保留了大量的类间混淆，使得难以实现高置信度的预测，尤其是在低质量或噪声数据的实际场景中。为了解决这个问题，我们提出了多层自适应解混淆（MLAD），它在全局和样本层面消除多模态数据中的类间混淆，从而显著提高多模态模型的分类可靠性。具体来说，MLAD首先学习具有类别级别潜在分布，通过动态退出模态编码器（适应每个类别的不同判别难度）和跨类残差重建机制来消除全局级别的混淆。随后，MLAD通过样本自适应的跨模态校正，在无混淆模态先验的指导下，进一步消除样本特定的混淆。这些先验由低混淆模态特征构建，通过使用学习到的类别级别潜在分布评估特征混淆，并使用高斯混合模型选择低混淆的特征。实验表明，MLAD在多个基准测试中优于最先进的方法，并表现出卓越的可靠性。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在多模态学习中，由于模态间的异构性和噪声干扰，学习到的多模态表示往往存在严重的类间混淆。这导致模型在面对低质量或噪声数据时，难以做出高置信度的预测，模型的可靠性受到严重影响。因此，论文旨在解决多模态学习中存在的类间混淆问题，提高模型在复杂环境下的可靠性。

核心思路：论文的核心思路是通过多层自适应解混淆（MLAD）来消除多模态数据中的类间混淆。具体来说，MLAD首先在全局层面学习类别级别的潜在分布，消除全局混淆；然后，在样本层面，通过样本自适应的跨模态校正，进一步消除样本特定的混淆。这种分层解混淆的设计旨在逐步提高特征的判别性，从而提升模型的分类可靠性。

技术框架：MLAD包含两个主要阶段：全局层面解混淆和样本层面解混淆。在全局层面，使用动态退出模态编码器，根据每个类别的判别难度自适应地选择模态，并结合跨类残差重建机制，学习类别级别的潜在分布。在样本层面，利用全局层面学习到的类别级别潜在分布，评估特征混淆程度，选择低混淆的模态特征构建模态先验，然后使用这些先验指导样本自适应的跨模态校正。

关键创新：MLAD的关键创新在于其多层自适应解混淆框架。与现有方法不同，MLAD不仅考虑了全局层面的类间混淆，还关注了样本层面的混淆。此外，动态退出模态编码器和样本自适应跨模态校正机制能够根据数据的特点自适应地调整学习策略，从而更好地消除混淆。

关键设计：动态退出模态编码器：根据类别的判别难度，自适应地选择参与学习的模态。跨类残差重建机制：通过重建其他类别的特征来增强目标类别的特征表示。样本自适应跨模态校正：利用低混淆模态特征构建的先验，指导其他模态的特征校正。高斯混合模型：用于选择低混淆的模态特征，从而构建可靠的模态先验。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MLAD在多个多模态数据集上取得了显著的性能提升。例如，在CMU-MOSI数据集上，MLAD相比于现有最佳方法提升了超过3%，在IEMOCAP数据集上也取得了类似的提升。此外，实验还验证了MLAD在噪声环境下的鲁棒性，表明其具有更强的泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于需要高可靠性的多模态学习任务中，例如：自动驾驶（融合视觉、雷达等信息）、医疗诊断（融合影像、文本等信息）、金融风控（融合交易、行为等信息）等。通过提高模型在噪声环境下的鲁棒性，可以有效降低误判风险，提升决策的准确性和安全性。

📄 摘要（原文）

Multimodal learning enhances the performance of various machine learning tasks by leveraging complementary information across different modalities. However, existing methods often learn multimodal representations that retain substantial inter-class confusion, making it difficult to achieve high-confidence predictions, particularly in real-world scenarios with low-quality or noisy data. To address this challenge, we propose Multi-Level Adaptive DeConfusion (MLAD), which eliminates inter-class confusion in multimodal data at both global and sample levels, significantly enhancing the classification reliability of multimodal models. Specifically, MLAD first learns class-wise latent distributions with global-level confusion removed via dynamic-exit modality encoders that adapt to the varying discrimination difficulty of each class and a cross-class residual reconstruction mechanism. Subsequently, MLAD further removes sample-specific confusion through sample-adaptive cross-modality rectification guided by confusion-free modality priors. These priors are constructed from low-confusion modality features, identified by evaluating feature confusion using the learned class-wise latent distributions and selecting those with low confusion via a Gaussian mixture model. Experiments demonstrate that MLAD outperforms state-of-the-art methods across multiple benchmarks and exhibits superior reliability.