What to align in multimodal contrastive learning?
作者: Benoit Dufumier, Javiera Castillo-Navarro, Devis Tuia, Jean-Philippe Thiran
分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL, cs.CV
发布日期: 2024-09-11 (更新: 2025-03-05)
备注: ICLR 2025, 25 pages
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出CoMM，通过对比多模态学习实现模态间共享、协同和独特信息的有效对齐。
🎯 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 对比学习 互信息最大化 自监督学习 多模态融合
📋 核心要点
- 现有对比学习方法在多模态学习中主要关注模态间共享信息，忽略了协同和独特信息，限制了多模态交互的全面理解。
- CoMM通过最大化多模态特征增强版本之间的互信息，在单一多模态空间中实现模态间通信，从而捕获共享、协同和独特信息。
- 实验表明，CoMM在受控环境中能有效捕获不同类型的信息，并在多个真实世界多模态基准测试中达到SOTA性能。
📝 摘要（中文）
人类通过多感官整合来感知世界，融合不同模态的信息以适应行为。对比学习为多模态自监督学习提供了一种有吸引力的解决方案。通过将每个模态视为同一实体的不同视角，对比学习能够学习在共享表示空间中对齐不同模态的特征。然而，这种方法本质上是有限的，因为它只学习模态之间共享或冗余的信息，而多模态交互可能以其他方式产生。本文提出了CoMM，一种对比多模态学习策略，可以在单个多模态空间中实现模态之间的通信。我们没有施加跨模态或模态内约束，而是提出通过最大化这些多模态特征的增强版本之间的互信息来对齐多模态表示。我们的理论分析表明，信息的共享、协同和独特项自然地从这种公式中产生，从而使我们能够估计超出冗余的多模态交互。我们在受控环境和一系列真实世界环境中测试了CoMM：在前者中，我们证明了CoMM有效地捕获了模态之间的冗余、独特和协同信息。在后者中，CoMM学习了复杂的多模态交互，并在七个多模态基准测试中取得了最先进的结果。代码可在https://github.com/Duplums/CoMM获取。
🔬 方法详解
问题定义：现有的多模态对比学习方法主要关注学习不同模态之间的共享或冗余信息，而忽略了模态之间可能存在的协同（synergistic）和独特（unique）信息。这种局限性导致模型无法充分理解和利用多模态数据中的全部信息，从而影响了下游任务的性能。现有方法的痛点在于无法有效区分和建模不同模态信息之间的复杂关系。
核心思路：CoMM的核心思路是通过最大化多模态特征增强版本之间的互信息，从而在单一的多模态空间中实现模态间的有效通信。这种方法允许模型学习模态之间的共享、协同和独特信息，从而更全面地理解多模态数据。通过互信息最大化，模型能够自适应地学习不同模态之间的关系，而无需显式地定义模态间的约束。
技术框架：CoMM的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 对每个模态的数据进行预处理和特征提取，得到单模态的特征表示。2) 将不同模态的特征表示融合，得到多模态的特征表示。3) 对多模态特征表示进行数据增强，生成多个增强版本。4) 通过对比学习的目标函数，最大化多模态特征增强版本之间的互信息。5) 使用学习到的多模态表示进行下游任务的训练和预测。
关键创新：CoMM最重要的技术创新点在于其对比学习的目标函数，该目标函数通过最大化多模态特征增强版本之间的互信息，从而能够同时捕获模态之间的共享、协同和独特信息。与现有方法只关注共享信息不同，CoMM能够更全面地理解多模态数据，从而提高模型的性能。CoMM通过互信息最大化，避免了手动设计模态间约束的需要，使得模型能够自适应地学习模态之间的关系。
关键设计：CoMM的关键设计包括：1) 使用不同的数据增强策略来生成多模态特征的增强版本，例如随机裁剪、颜色抖动等。2) 使用互信息估计器来衡量多模态特征增强版本之间的互信息，例如InfoNCE损失函数。3) 使用合适的网络结构来融合不同模态的特征，例如Transformer或MLP。4) 通过调整互信息估计器的参数，例如温度系数，来控制模型学习不同类型信息的权重。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
CoMM在七个多模态基准测试中取得了最先进的结果，证明了其有效性。在受控实验中，CoMM能够有效地捕获模态之间的冗余、独特和协同信息。这些结果表明，CoMM能够更全面地理解多模态数据，从而提高模型的性能。具体的性能数据和对比基线可以在论文中找到。
🎯 应用场景
CoMM在多模态数据分析领域具有广泛的应用前景，例如视频理解、语音识别、医学影像分析、自动驾驶等。通过学习模态间的复杂交互，CoMM可以提升模型在这些任务中的性能和鲁棒性。未来，CoMM可以进一步扩展到更多模态和更复杂的场景，为多模态人工智能的发展做出贡献。
📄 摘要（原文）
Humans perceive the world through multisensory integration, blending the information of different modalities to adapt their behavior. Contrastive learning offers an appealing solution for multimodal self-supervised learning. Indeed, by considering each modality as a different view of the same entity, it learns to align features of different modalities in a shared representation space. However, this approach is intrinsically limited as it only learns shared or redundant information between modalities, while multimodal interactions can arise in other ways. In this work, we introduce CoMM, a Contrastive MultiModal learning strategy that enables the communication between modalities in a single multimodal space. Instead of imposing cross- or intra- modality constraints, we propose to align multimodal representations by maximizing the mutual information between augmented versions of these multimodal features. Our theoretical analysis shows that shared, synergistic and unique terms of information naturally emerge from this formulation, allowing us to estimate multimodal interactions beyond redundancy. We test CoMM both in a controlled and in a series of real-world settings: in the former, we demonstrate that CoMM effectively captures redundant, unique and synergistic information between modalities. In the latter, CoMM learns complex multimodal interactions and achieves state-of-the-art results on the seven multimodal benchmarks. Code is available at https://github.com/Duplums/CoMM