Understanding Unimodal Bias in Multimodal Deep Linear Networks
作者: Yedi Zhang, Peter E. Latham, Andrew Saxe
分类: cs.LG
发布日期: 2023-12-01 (更新: 2024-06-02)
备注: ICML 2024 camera ready
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出多模态深度线性网络中的单模态偏差理论以优化联合训练
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 单模态偏差 深度线性网络 联合训练 模态融合 泛化能力 网络架构
📋 核心要点
- 核心问题：现有多模态神经网络在联合训练中容易出现单模态偏差，导致模型对某一模态的过度依赖。
- 方法要点：本文提出了单模态偏差的理论框架，分析了网络架构和数据统计对偏差的影响。
- 实验或效果：研究表明，融合层越深，单模态阶段持续时间越长，可能导致泛化能力下降。
📝 摘要（中文）
在联合训练多模态神经网络时，使用多个输入流的优势显而易见，但实际应用中面临单模态偏差的挑战，即网络过度依赖某一模态而忽视其他模态。本文提出了一种理论框架，探讨了架构和数据统计如何影响这种偏差。首次计算了学习过程中单模态阶段的持续时间，发现融合层越深，单模态阶段越长，可能导致泛化能力不足和永久性单模态偏差。研究结果适用于多模态线性网络，并在某些情况下扩展到非线性网络，揭示了联合训练下多模态学习的病态现象。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决多模态深度线性网络中的单模态偏差问题。现有方法在联合训练时，网络往往过度依赖某一模态，导致其他模态的信息被忽视，从而影响模型的整体性能和泛化能力。
核心思路：论文通过建立单模态偏差的理论框架，分析了不同融合层深度、数据集统计特性和初始化对单模态学习阶段持续时间的影响。这样的设计有助于理解和优化多模态学习过程中的偏差现象。
技术框架：整体架构包括多模态深度线性网络的设计，重点在于不同层次的模态融合。研究通过理论推导和实验验证，探讨了不同融合策略对单模态偏差的影响。
关键创新：本文的主要创新在于首次定量计算了单模态阶段的持续时间，并揭示了深层融合结构可能导致的长期单模态偏差。这一发现为多模态学习提供了新的视角。
关键设计：研究中考虑了网络的深度、模态融合的层次、数据集的统计特性以及初始化策略等关键因素。这些设计决定了模型在训练过程中的表现和最终的泛化能力。
📊 实验亮点
实验结果表明，深层融合结构导致的单模态阶段持续时间显著增加，可能导致泛化能力下降。具体而言，深度融合层的设置使得模型在训练过程中对某一模态的依赖性增强，影响了整体性能。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括多模态学习系统、智能机器人、自动驾驶等场景。在这些领域中，优化多模态网络的训练过程能够显著提升模型的性能和可靠性，推动相关技术的进步与应用。
📄 摘要（原文）
Using multiple input streams simultaneously to train multimodal neural networks is intuitively advantageous but practically challenging. A key challenge is unimodal bias, where a network overly relies on one modality and ignores others during joint training. We develop a theory of unimodal bias with multimodal deep linear networks to understand how architecture and data statistics influence this bias. This is the first work to calculate the duration of the unimodal phase in learning as a function of the depth at which modalities are fused within the network, dataset statistics, and initialization. We show that the deeper the layer at which fusion occurs, the longer the unimodal phase. A long unimodal phase can lead to a generalization deficit and permanent unimodal bias in the overparametrized regime. Our results, derived for multimodal linear networks, extend to nonlinear networks in certain settings. Taken together, this work illuminates pathologies of multimodal learning under joint training, showing that late and intermediate fusion architectures can give rise to long unimodal phases and permanent unimodal bias. Our code is available at: https://yedizhang.github.io/unimodal-bias.html.