Robult: Leveraging Redundancy and Modality Specific Features for Robust Multimodal Learning
作者: Duy A. Nguyen, Abhi Kamboj, Minh N. Do
分类: cs.LG, cs.AI, cs.CV
发布日期: 2025-09-03
备注: Accepted and presented at IJCAI 2025 in Montreal, Canada
💡 一句话要点
Robult：利用冗余性和模态特定特征实现鲁棒的多模态学习
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 鲁棒性 模态缺失 半监督学习 对比学习 信息论 特征表示
📋 核心要点
- 现有方法在多模态学习中面临模态缺失和标注数据不足的挑战，限制了模型的鲁棒性和泛化能力。
- Robult通过软PU对比损失对齐任务相关特征，并利用潜在重建损失保留模态特定信息，从而提高模型鲁棒性。
- 实验表明，Robult在半监督学习和缺失模态场景下均优于现有方法，且具有良好的可扩展性和易集成性。
📝 摘要（中文）
为了推进鲁棒的多模态学习，解决模态缺失和标注数据有限的问题至关重要。我们提出了Robult，一个可扩展的框架，旨在通过保留模态特定的信息，并利用基于信息论的新颖方法来利用冗余性，从而缓解这些挑战。Robult优化了两个核心目标：（1）一个软正-未标记（PU）对比损失，它最大化了任务相关的特征对齐，同时在半监督设置中有效地利用了有限的标注数据；（2）一个潜在重建损失，确保保留独特的模态特定信息。这些策略嵌入在一个模块化设计中，提高了各种下游任务的性能，并确保了在推理过程中对不完整模态的弹性。跨多个数据集的实验结果验证了Robult在半监督学习和缺失模态环境中优于现有方法。此外，其轻量级设计促进了可扩展性，并与现有架构无缝集成，使其适用于实际的多模态应用。
🔬 方法详解
问题定义：多模态学习中，如何有效处理模态缺失（某些模态数据缺失）和标注数据有限的问题，是提升模型鲁棒性和泛化能力的关键挑战。现有方法通常难以充分利用未标注数据，且在模态缺失时性能显著下降。
核心思路：Robult的核心在于利用模态间的冗余信息和模态自身的独特性。通过学习模态共享的表示，并同时保留每个模态的特定信息，即使在某些模态缺失的情况下，模型也能利用其他模态的信息进行有效推理。此外，利用软PU对比损失，可以有效利用未标注数据，提升模型在半监督场景下的性能。
技术框架：Robult采用模块化的框架，主要包含以下几个模块：1) 多模态编码器：将不同模态的数据编码成特征向量。2) 软PU对比损失模块：利用正样本和未标记样本，学习任务相关的特征表示。3) 潜在重建模块：通过重建每个模态的潜在表示，保留模态特定的信息。4) 融合模块：将不同模态的特征进行融合，用于下游任务。
关键创新：Robult的关键创新在于：1) 提出了软PU对比损失，能够有效利用未标注数据，提升半监督学习性能。2) 引入了潜在重建损失，确保模型能够保留模态特定的信息，从而提高模型在模态缺失情况下的鲁棒性。3) 采用模块化设计，易于扩展和集成到现有架构中。
关键设计：软PU对比损失：通过调整正样本和未标记样本的权重，平衡正负样本比例，从而更有效地学习特征表示。潜在重建损失：使用自编码器结构，重建每个模态的潜在表示，并最小化重建误差。模块化设计：每个模块可以独立设计和优化，方便进行扩展和改进。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Robult在多个数据集上进行了实验验证，包括半监督学习和缺失模态场景。实验结果表明，Robult在半监督学习任务中，相比现有方法取得了显著的性能提升。在缺失模态场景下，Robult的性能下降幅度明显小于其他方法，表现出更强的鲁棒性。具体性能数据在论文中详细给出。
🎯 应用场景
Robult适用于各种多模态应用场景，例如视频理解、语音识别、图像描述等。在医疗诊断领域，可以结合医学影像和患者病历信息进行疾病诊断。在自动驾驶领域，可以融合摄像头、雷达和激光雷达数据，提高环境感知能力。该研究有助于提升多模态系统在实际应用中的可靠性和智能化水平。
📄 摘要（原文）
Addressing missing modalities and limited labeled data is crucial for advancing robust multimodal learning. We propose Robult, a scalable framework designed to mitigate these challenges by preserving modality-specific information and leveraging redundancy through a novel information-theoretic approach. Robult optimizes two core objectives: (1) a soft Positive-Unlabeled (PU) contrastive loss that maximizes task-relevant feature alignment while effectively utilizing limited labeled data in semi-supervised settings, and (2) a latent reconstruction loss that ensures unique modality-specific information is retained. These strategies, embedded within a modular design, enhance performance across various downstream tasks and ensure resilience to incomplete modalities during inference. Experimental results across diverse datasets validate that Robult achieves superior performance over existing approaches in both semi-supervised learning and missing modality contexts. Furthermore, its lightweight design promotes scalability and seamless integration with existing architectures, making it suitable for real-world multimodal applications.