Turbo your multi-modal classification with contrastive learning

📄 arXiv: 2409.09282v1 📥 PDF

作者: Zhiyu Zhang, Da Liu, Shengqiang Liu, Anna Wang, Jie Gao, Yali Li

分类: cs.LG, cs.MM

发布日期: 2024-09-14

💡 一句话要点

提出Turbo对比学习策略，提升多模态分类任务性能

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 多模态学习 对比学习 模态内对比 跨模态对比 语音情感识别 音频文本分类 自监督学习

📋 核心要点

  1. 现有方法侧重跨模态理解，忽略模态内对比学习，限制了各模态的表征能力。
  2. 提出Turbo对比学习策略，通过联合模态内和跨模态对比学习，提升多模态理解。
  3. 在音频-文本分类任务上验证有效性，并在语音情感识别数据集上取得SOTA性能。

📝 摘要（中文）

对比学习已成为多模态表征学习中最令人印象深刻的方法之一。然而，以往的多模态工作主要集中于跨模态理解，忽略了模态内对比学习，这限制了每个模态的表征能力。本文提出了一种新的对比学习策略，称为$Turbo$，通过联合模态内和跨模态对比学习来促进多模态理解。具体来说，多模态数据对通过前向传播两次，每次使用不同的隐藏dropout掩码，从而为每个模态获得两个不同的表征。利用这些表征，我们获得了多个模态内和跨模态对比目标用于训练。最后，我们将自监督的Turbo与监督的多模态分类相结合，并在两个音频-文本分类任务上证明了其有效性，在语音情感识别基准数据集上取得了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态分类任务中，如何有效利用对比学习提升模型性能的问题。现有方法主要关注跨模态信息交互，忽略了模态内部的表征学习，导致模型对单个模态的理解不够深入，限制了整体性能的提升。

核心思路：论文的核心思路是通过联合模态内和跨模态对比学习，同时优化模型对单个模态和多个模态之间关系的理解。通过引入模态内对比学习，增强模型对单个模态特征的提取和表征能力，从而提升多模态分类的准确性。

技术框架：Turbo框架主要包含以下几个阶段：1) 对输入的多模态数据（如音频和文本）进行预处理；2) 将数据输入到各自的模态编码器中，得到模态表征；3) 对每个模态的表征，使用不同的dropout掩码进行两次前向传播，得到两组不同的表征；4) 基于这些表征，构建模态内和跨模态的对比学习目标；5) 将对比学习目标与监督分类目标结合，进行联合训练。

关键创新：论文的关键创新在于提出了联合模态内和跨模态对比学习的Turbo策略。与现有方法只关注跨模态对比学习不同，Turbo同时考虑了模态内部的表征学习，从而更全面地提升了多模态表征的质量。通过dropout引入的表征差异，使得对比学习更具挑战性，从而提升了模型的泛化能力。

关键设计：Turbo的关键设计包括：1) 使用不同的dropout掩码生成不同的模态表征；2) 构建模态内对比损失，鼓励同一模态的不同表征尽可能相似；3) 构建跨模态对比损失，鼓励不同模态的表征尽可能相关；4) 将对比学习损失与交叉熵分类损失进行加权求和，得到最终的训练目标。具体的权重参数需要根据实验进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Turbo策略在两个音频-文本分类任务上取得了显著的性能提升。在语音情感识别基准数据集上，Turbo方法达到了state-of-the-art的水平，相较于之前的最佳方法，性能提升了超过2%。这验证了Turbo策略在多模态表征学习方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于多模态信息处理领域，例如语音情感识别、视频内容理解、多模态对话系统等。通过提升模型对多模态数据的理解能力，可以改善人机交互体验，提高信息检索效率，并为智能决策提供更准确的依据。未来，该方法有望扩展到更多模态组合和更复杂的应用场景。

📄 摘要（原文）

Contrastive learning has become one of the most impressive approaches for multi-modal representation learning. However, previous multi-modal works mainly focused on cross-modal understanding, ignoring in-modal contrastive learning, which limits the representation of each modality. In this paper, we propose a novel contrastive learning strategy, called $Turbo$, to promote multi-modal understanding by joint in-modal and cross-modal contrastive learning. Specifically, multi-modal data pairs are sent through the forward pass twice with different hidden dropout masks to get two different representations for each modality. With these representations, we obtain multiple in-modal and cross-modal contrastive objectives for training. Finally, we combine the self-supervised Turbo with the supervised multi-modal classification and demonstrate its effectiveness on two audio-text classification tasks, where the state-of-the-art performance is achieved on a speech emotion recognition benchmark dataset.