G$^{2}$D: Boosting Multimodal Learning with Gradient-Guided Distillation

📄 arXiv: 2506.21514v3 📥 PDF

作者: Mohammed Rakib, Arunkumar Bagavathi

分类: cs.CV

发布日期: 2025-06-26 (更新: 2025-10-17)

备注: Accepted at ICCV 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出G²D以解决多模态学习中的模态不平衡问题

🎯 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 知识蒸馏 模态优先级 特征表示 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有多模态学习方法常常受到模态不平衡的影响，导致某些模态主导优化过程，弱模态未被充分利用。
  2. 本文提出了G²D框架，通过自定义损失函数和动态模态优先级技术，优化多模态模型的学习过程。
  3. 实验结果表明，G²D在多个真实数据集上显著提升了弱模态的表现，并在分类和回归任务中超越了现有方法。

📝 摘要（中文）

多模态学习旨在利用不同数据模态的信息以实现更全面的性能。然而，传统的多模态模型常常面临模态不平衡的问题，导致某些模态主导模型优化，从而造成特征表示的次优和弱模态的未充分利用。为了解决这一挑战，本文提出了梯度引导蒸馏（G²D），一种知识蒸馏框架，通过自定义损失函数融合单模态和多模态目标。此外，G²D还在学习过程中引入了动态顺序模态优先级（SMP）技术，以确保每个模态在学习过程中发挥主导作用，避免强模态遮蔽弱模态。我们在多个真实世界数据集上验证了G²D，结果表明其在训练过程中增强了弱模态的重要性，并在分类和回归任务中超越了现有的最先进方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态学习中的模态不平衡问题，现有方法往往导致某些模态主导模型优化，造成特征表示的次优和弱模态的未充分利用。

核心思路：G²D通过引入梯度引导蒸馏和动态模态优先级，确保每个模态在学习过程中都有机会主导，从而提升弱模态的表现。

技术框架：G²D的整体架构包括两个主要模块：自定义损失函数模块，融合单模态和多模态目标；动态模态优先级模块，确保模态在学习过程中的动态调整。

关键创新：G²D的核心创新在于结合了梯度引导蒸馏和动态模态优先级技术，这与传统方法的静态模态处理方式形成了鲜明对比。

关键设计：在损失函数设计上，G²D采用了融合单模态和多模态目标的自定义损失函数，确保不同模态的特征能够得到平衡利用。

📊 实验亮点

在多个真实数据集上的实验结果显示，G²D在分类和回归任务中显著超越了现有最先进的方法，尤其是在弱模态的表现上，提升幅度达到XX%（具体数据待补充）。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括多模态情感分析、视频理解和医疗影像分析等。通过提升弱模态的表现，G²D可以在实际应用中实现更全面的决策支持，未来可能对多模态学习领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Multimodal learning aims to leverage information from diverse data modalities to achieve more comprehensive performance. However, conventional multimodal models often suffer from modality imbalance, where one or a few modalities dominate model optimization, leading to suboptimal feature representation and underutilization of weak modalities. To address this challenge, we introduce Gradient-Guided Distillation (G$^{2}$D), a knowledge distillation framework that optimizes the multimodal model with a custom-built loss function that fuses both unimodal and multimodal objectives. G$^{2}$D further incorporates a dynamic sequential modality prioritization (SMP) technique in the learning process to ensure each modality leads the learning process, avoiding the pitfall of stronger modalities overshadowing weaker ones. We validate G$^{2}$D on multiple real-world datasets and show that G$^{2}$D amplifies the significance of weak modalities while training and outperforms state-of-the-art methods in classification and regression tasks. Our code is available at https://github.com/rAIson-Lab/G2D.