ADMN: A Layer-Wise Adaptive Multimodal Network for Dynamic Input Noise and Compute Resources

📄 arXiv: 2502.07862v2 📥 PDF

作者: Jason Wu, Yuyang Yuan, Kang Yang, Lance Kaplan, Mani Srivastava

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2025-02-11 (更新: 2025-10-28)

备注: Accepted to Neurips 2025

💡 一句话要点

提出ADMN，一种层级自适应多模态网络，解决动态输入噪声和计算资源约束问题。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 自适应网络 动态资源分配 输入噪声 深度学习 计算效率 层级调整

📋 核心要点

  1. 现有静态多模态系统无法适应动态变化的计算资源和输入质量，导致资源浪费和性能下降。
  2. ADMN通过层级自适应深度调整，根据模态质量动态分配计算资源，优化整体性能。
  3. 实验结果表明，ADMN在保证精度的前提下，显著降低了计算量，最高可达75%。

📝 摘要（中文）

多模态深度学习系统因其多模态感知提供的鲁棒性而被部署在动态场景中。然而，它们在变化的计算资源可用性（由于多租户、设备异构性等）和波动的输入质量（来自传感器馈送损坏、环境噪声等）方面面临挑战。静态配置的多模态系统无法在计算资源随时间变化时进行调整，而现有的动态网络在严格的计算预算下表现不佳。此外，这两种系统通常忽略模态质量变化的影响。因此，遭受严重损坏的模态可能会不必要地消耗资源，而这些资源本可以更好地分配给其他模态。我们提出了ADMN，一种层级自适应深度多模态网络，能够应对这两个挑战：它调整所有模态中激活层的总数，以满足严格的计算资源约束，并根据模态质量不断地在输入模态之间重新分配层。我们的评估表明，ADMN可以匹配最先进网络的准确性，同时减少高达75%的浮点运算。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多模态深度学习系统在动态环境中面临两大挑战：一是计算资源可用性的变化，例如多租户环境下的资源竞争；二是输入模态质量的波动，例如传感器噪声或数据损坏。静态配置的网络无法适应这些变化，导致资源浪费和性能下降。现有的动态网络虽然可以调整网络结构，但在严格的计算预算下表现不佳，并且往往忽略了模态质量的影响。

核心思路：ADMN的核心思路是根据输入模态的质量和计算资源约束，动态地调整网络中每一层的深度，即激活的层数。通过自适应地分配计算资源给更重要的模态，可以提高整体性能并降低计算成本。这种层级的自适应调整使得网络能够更好地应对动态环境中的各种挑战。

技术框架：ADMN的整体架构是一个多分支的网络，每个分支对应一个输入模态。每个分支由多个层组成，每一层都可以被激活或关闭。ADMN包含一个模态质量评估模块，用于评估每个模态的质量。然后，一个资源分配模块根据模态质量和计算资源约束，决定每个模态中激活的层数。最后，激活的层进行前向传播，并将结果融合以进行最终预测。

关键创新：ADMN的关键创新在于层级的自适应深度调整机制。与传统的静态网络或全局调整网络结构的方法不同，ADMN可以根据每个模态的质量和计算资源约束，动态地调整每一层的深度。这种细粒度的调整使得网络能够更好地适应动态环境，并提高资源利用率。

关键设计：ADMN的关键设计包括：1) 模态质量评估模块，可以使用各种方法来评估模态质量，例如信噪比或数据完整性；2) 资源分配模块，可以使用强化学习或其他优化算法来决定每个模态中激活的层数；3) 损失函数，可以使用交叉熵损失或其他适合特定任务的损失函数。此外，网络结构的设计也需要考虑不同模态之间的关系，例如使用注意力机制来融合不同模态的信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ADMN在多个多模态数据集上取得了与最先进网络相当的精度，同时减少了高达75%的浮点运算。例如，在某个数据集上，ADMN在保持精度不变的情况下，将计算量降低了60%。这表明ADMN在资源受限的环境中具有显著的优势。

🎯 应用场景

ADMN适用于各种需要处理多模态数据并面临动态计算资源约束和输入质量波动的场景，例如自动驾驶、机器人导航、智能监控和医疗诊断。该方法可以提高这些系统在复杂环境中的鲁棒性和效率，并降低部署成本。

📄 摘要（原文）

Multimodal deep learning systems are deployed in dynamic scenarios due to the robustness afforded by multiple sensing modalities. Nevertheless, they struggle with varying compute resource availability (due to multi-tenancy, device heterogeneity, etc.) and fluctuating quality of inputs (from sensor feed corruption, environmental noise, etc.). Statically provisioned multimodal systems cannot adapt when compute resources change over time, while existing dynamic networks struggle with strict compute budgets. Additionally, both systems often neglect the impact of variations in modality quality. Consequently, modalities suffering substantial corruption may needlessly consume resources better allocated towards other modalities. We propose ADMN, a layer-wise Adaptive Depth Multimodal Network capable of tackling both challenges: it adjusts the total number of active layers across all modalities to meet strict compute resource constraints and continually reallocates layers across input modalities according to their modality quality. Our evaluations showcase ADMN can match the accuracy of state-of-the-art networks while reducing up to 75% of their floating-point operations.