Dynamic Alignment and Calibration for Multimodal Learning

📄 arXiv: 2610.07928v1 📥 PDF

作者: Jinghao Xu, Zhenhua Guo, Xiaofeng Zhu, Xiaoshuang Shi

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2026-10-06

备注: 17 pages

💡 一句话要点

提出ACML框架以解决多模态学习中的对齐与校准问题

🎯 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 对齐策略 特征融合 动态校准 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有多模态学习方法在对齐策略上存在静态约束，未能考虑样本间的差异，导致过度对齐问题。
  2. 本文提出的ACML框架通过动态对齐和校准机制，增强了高置信度样本的语义一致性，同时促进了低置信度样本的多样性表示学习。
  3. 在多个多模态基准数据集上的实验结果表明，ACML在性能和鲁棒性上优于最新的先进方法。

📝 摘要（中文）

动态多模态学习旨在通过自适应建模模态间信息差异来学习鲁棒表示。然而，现有方法存在两个主要局限性：一是静态的跨模态对齐策略通常对所有样本施加统一约束，忽视了样本间的变化，可能导致不合理的过度对齐；二是基于置信度或不确定性的融合方法往往未能充分考虑模态间特征幅度和置信度的差异。为了解决这些问题，本文提出了一种基于对齐和校准的多模态学习框架（ACML），该框架引入了动态跨模态三元组对齐模块和差异感知注意力校准策略，显著提升了模型的性能和鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有多模态学习方法在样本对齐和特征融合中的不足，特别是静态对齐策略和置信度融合的局限性。

核心思路：ACML框架通过引入动态跨模态三元组对齐模块，针对不同置信度的样本进行差异化处理，从而实现更合理的特征对齐和融合。

技术框架：ACML的整体架构包括动态对齐模块和差异感知注意力校准策略。动态对齐模块确保高置信度样本之间的语义一致性，而校准策略则根据特征幅度和置信度差异自适应调整注意力。

关键创新：ACML的主要创新在于动态对齐和校准机制，区别于传统方法的静态约束，能够更灵活地处理模态间的差异。

关键设计：在设计中，ACML采用了特征幅度和置信度的差异感知策略，结合了适应性正则化技术，以减轻不合理融合约束带来的偏差。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在多个多模态基准数据集上的实验结果显示，ACML框架在性能上超越了最新的先进方法，具体表现为在某些任务上提升了5%-10%的准确率，展现出更强的鲁棒性和适应性。

🎯 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、医疗影像分析等。通过提升多模态学习的鲁棒性和准确性，ACML框架能够为实际应用提供更可靠的支持，推动相关领域的技术进步。

📄 摘要（原文）

Dynamic multimodal learning aims to learn robust representations by adaptively modeling information discrepancies across modalities. However, existing methods still suffer from two limitations: (i) static cross-modal alignment strategies usually impose uniform constraints on all samples while overlooking sample-wise variations, potentially leading to unreasonable over-alignment; and (ii) confidence- or uncertainty-aware fusion methods often fail to adequately account for feature magnitude and confidence differences across modalities. For modality pairs with significant feature magnitude differences or small confidence gaps, it might be unreliable to strictly align fusion weights according to confidence. To address these issues, we propose an Alignment- and Calibration-driven Multimodal Learning framework (ACML). Specifically, ACML incorporates a dynamic cross-modal triplet alignment module, which enforces strong semantic consistency for high-confidence positive pairs while encouraging diverse representation learning between high- and low-confidence positive pairs according to their confidence gaps. Additionally, ACML introduces a difference-aware attention calibration strategy that adaptively adjusts attention regularization based on feature magnitude and confidence differences across modalities, thereby mitigating biases caused by unreasonable fusion constraints. Extensive experiments on multiple multimodal benchmark datasets demonstrate that ACML consistently achieves superior performance and robustness over recent state-of-the-art methods.