Knockout: A simple way to handle missing inputs
作者: Minh Nguyen, Batuhan K. Karaman, Heejong Kim, Alan Q. Wang, Fengbei Liu, Mert R. Sabuncu
分类: cs.LG
发布日期: 2024-05-30 (更新: 2025-07-19)
备注: Accepted at TMLR
💡 一句话要点
提出Knockout方法，解决深度学习模型中缺失输入的处理问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 缺失数据处理 多模态学习 鲁棒性 深度学习 边缘化 数据增强
📋 核心要点
- 多模态模型在推理时常面临输入缺失问题，现有边缘化方法计算成本高，插补方法精度不足，多模型方法则需预知缺失模式且成本高。
- Knockout方法的核心思想是在训练过程中随机用占位符替换输入特征，从而学习条件分布和边缘分布，实现隐式边缘化。
- 实验结果表明，Knockout方法在多种模拟和真实数据集上表现出强大的性能，为处理缺失输入提供了一种有效的解决方案。
📝 摘要（中文）
深度学习模型受益于丰富的输入特征（例如，多模态）。然而，多模态模型在部署时可能面临挑战，因为某些输入可能缺失。目前流行的解决方案包括边缘化、插补和训练多个模型。边缘化可以实现校准的预测，但计算成本高昂，且仅适用于低维输入。插补可能导致不准确的预测，尤其是在高维数据（如图像）缺失时。训练多个模型（每个模型都设计用于处理不同的输入子集）效果良好，但需要预先了解缺失输入模式。此外，训练和保留多个模型的成本可能很高。我们提出了一种有效的方法来学习使用完整输入的条件分布和边缘分布。我们的方法Knockout在训练期间随机地用适当的占位符值替换输入特征。我们为Knockout提供了理论依据，并表明它可以被解释为一种隐式的边缘化策略。我们在广泛的模拟和真实世界的数据集上评估了Knockout，并表明它提供了强大的经验性能。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决深度学习模型在推理阶段，由于部分输入特征缺失而导致性能下降的问题。现有的边缘化方法计算复杂度高，不适用于高维数据；插补方法可能引入偏差，影响预测精度；训练多个模型需要预先知道缺失模式，且训练和存储成本高昂。
核心思路：Knockout方法的核心思路是在训练阶段模拟输入缺失的情况，通过随机地将部分输入特征替换为占位符（例如，零值或均值），迫使模型学习在不同输入组合下的鲁棒表示。这种方式使得模型能够同时学习完整输入下的条件分布以及各种输入缺失情况下的边缘分布。
技术框架：Knockout方法可以嵌入到现有的深度学习训练流程中。在每个训练迭代中，对于每个输入样本，随机选择一部分特征进行“knockout”，即用占位符值替换。然后，使用修改后的输入进行前向传播和反向传播，更新模型参数。在推理阶段，模型可以直接处理缺失输入的样本，无需额外的插补或边缘化操作。
关键创新：Knockout方法的主要创新在于其简单性和有效性。它不需要复杂的边缘化计算，也不需要预先知道缺失模式。通过在训练过程中引入随机缺失，Knockout方法能够隐式地学习边缘分布，从而提高模型在实际应用中的鲁棒性。
关键设计：Knockout方法的关键设计在于选择合适的占位符值和knockout的概率。占位符值通常选择零值或输入特征的均值。Knockout的概率是一个超参数，需要根据具体任务进行调整。此外，损失函数与原始模型的损失函数相同，无需额外修改。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在多个数据集上验证了Knockout方法的有效性。例如，在图像分类任务中，Knockout方法在输入图像部分缺失的情况下，相比于传统的插补方法，显著提高了分类精度。在多模态情感识别任务中，Knockout方法在某些模态缺失的情况下，仍然能够保持较高的识别准确率，接近于使用完整输入时的性能。
🎯 应用场景
Knockout方法可广泛应用于多模态学习、医学图像分析、自动驾驶等领域。在这些领域中，数据通常是不完整的，例如，医学图像可能缺少某些模态，自动驾驶汽车的传感器可能出现故障。Knockout方法可以提高模型在这些场景下的鲁棒性和可靠性，降低部署成本，具有重要的实际应用价值。
📄 摘要（原文）
Deep learning models benefit from rich (e.g., multi-modal) input features. However, multimodal models might be challenging to deploy, because some inputs may be missing at inference. Current popular solutions include marginalization, imputation, and training multiple models. Marginalization achieves calibrated predictions, but it is computationally expensive and only feasible for low dimensional inputs. Imputation may result in inaccurate predictions, particularly when high-dimensional data, such as images, are missing. Training multiple models, where each model is designed to handle different subsets of inputs, can work well but requires prior knowledge of missing input patterns. Furthermore, training and retaining multiple models can be costly. We propose an efficient method to learn both the conditional distribution using full inputs and the marginal distributions. Our method, Knockout, randomly replaces input features with appropriate placeholder values during training. We provide a theoretical justification for Knockout and show that it can be interpreted as an implicit marginalization strategy. We evaluate Knockout across a wide range of simulations and real-world datasets and show that it offers strong empirical performance.