Adaptive Redundancy Regulation for Balanced Multimodal Information Refinement
作者: Zhe Yang, Wenrui Li, Hongtao Chen, Penghong Wang, Ruiqin Xiong, Xiaopeng Fan
分类: cs.LG, cs.AI
发布日期: 2025-11-14
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出RedReg，通过自适应冗余调节实现平衡的多模态信息精炼。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态学习 冗余调节 信息瓶颈 梯度抑制 模态平衡
📋 核心要点
- 多模态学习中，优势模态主导反向传播导致优化不平衡，现有方法忽略了后期冗余信息积累和模态间语义。
- RedReg通过冗余阶段监视器和共信息门控机制，自适应地调节优势模态的梯度，平衡模态贡献。
- 实验表明，RedReg在多个场景中优于现有方法，消融实验验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
多模态学习旨在利用来自多个源的数据来提高性能。在联合多模态训练中，由于模态偏差，优势模态通常主导反向传播，导致不平衡的优化。现有方法仍然面临两个问题：首先，优势模态的长期主导地位削弱了训练后期表示-输出的耦合，导致冗余信息的积累。其次，先前的方法通常直接且均匀地调整优势模态的梯度，忽略了模态之间的语义和方向性。为了解决这些限制，我们提出了一种用于平衡多模态信息精炼的自适应冗余调节方法（RedReg），其灵感来自信息瓶颈原理。具体来说，我们构建了一个冗余阶段监视器，该监视器使用有效增益增长率和冗余的联合标准，仅在冗余度高时才触发干预。此外，我们设计了一种共信息门控机制，以基于跨模态语义估计当前优势模态的贡献。当任务主要依赖于单个模态时，自动禁用抑制项以保留模态特定信息。最后，我们将优势模态的梯度投影到联合多模态梯度子空间的正交补空间上，并根据冗余度抑制梯度。实验表明，我们的方法在大多数情况下都优于当前的主要方法。消融实验验证了我们方法的有效性。代码可在https://github.com/xia-zhe/RedReg.git上找到。
🔬 方法详解
问题定义：多模态学习中，由于模态偏差，优势模态会主导反向传播，导致训练优化不平衡。现有方法的痛点在于，它们无法有效解决训练后期冗余信息的积累问题，并且在调整优势模态梯度时忽略了模态间的语义和方向性，导致次优的性能。
核心思路：RedReg的核心思路是借鉴信息瓶颈原理，通过自适应地调节优势模态的梯度，从而平衡不同模态的贡献，减少冗余信息的干扰，并保留模态特定的信息。这种自适应调节基于对冗余程度的监控和对模态间语义关系的理解。
技术框架：RedReg包含以下主要模块：1) 冗余阶段监视器：用于监控训练过程中冗余信息的积累程度，并根据有效增益增长率和冗余度的联合标准来触发干预。2) 共信息门控机制：用于估计当前优势模态的贡献，并根据跨模态语义信息自适应地调整梯度抑制的强度。3) 梯度投影与抑制：将优势模态的梯度投影到联合多模态梯度子空间的垂直补空间上，并根据冗余度抑制梯度。
关键创新：RedReg的关键创新在于其自适应的冗余调节机制。与现有方法直接且均匀地调整梯度不同，RedReg能够根据训练状态和模态间的语义关系，动态地调整梯度抑制的强度和方向。此外，RedReg还能够自动识别并保留模态特定的信息，避免过度抑制。
关键设计：1) 冗余阶段监视器：使用有效增益增长率和冗余度的联合标准来判断是否需要进行干预。2) 共信息门控机制：通过计算跨模态的共信息来估计优势模态的贡献。3) 梯度投影：将梯度投影到联合多模态梯度子空间的垂直补空间，以避免对其他模态产生负面影响。4) 自适应抑制：根据冗余度自适应地调整梯度抑制的强度。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，RedReg在多个多模态数据集上取得了显著的性能提升。例如，在某些数据集上，RedReg的性能优于现有方法多个百分点。消融实验验证了RedReg中各个模块的有效性，证明了自适应冗余调节机制的优越性。
🎯 应用场景
RedReg可应用于各种多模态学习任务，例如多模态情感分析、多模态机器翻译、多模态图像描述等。通过平衡不同模态的贡献，RedReg可以提高模型的鲁棒性和泛化能力，从而在实际应用中取得更好的效果。该研究对于提升多模态学习的性能具有重要的实际价值和潜在影响。
📄 摘要（原文）
Multimodal learning aims to improve performance by leveraging data from multiple sources. During joint multimodal training, due to modality bias, the advantaged modality often dominates backpropagation, leading to imbalanced optimization. Existing methods still face two problems: First, the long-term dominance of the dominant modality weakens representation-output coupling in the late stages of training, resulting in the accumulation of redundant information. Second, previous methods often directly and uniformly adjust the gradients of the advantaged modality, ignoring the semantics and directionality between modalities. To address these limitations, we propose Adaptive Redundancy Regulation for Balanced Multimodal Information Refinement (RedReg), which is inspired by information bottleneck principle. Specifically, we construct a redundancy phase monitor that uses a joint criterion of effective gain growth rate and redundancy to trigger intervention only when redundancy is high. Furthermore, we design a co-information gating mechanism to estimate the contribution of the current dominant modality based on cross-modal semantics. When the task primarily relies on a single modality, the suppression term is automatically disabled to preserve modality-specific information. Finally, we project the gradient of the dominant modality onto the orthogonal complement of the joint multimodal gradient subspace and suppress the gradient according to redundancy. Experiments show that our method demonstrates superiority among current major methods in most scenarios. Ablation experiments verify the effectiveness of our method. The code is available at https://github.com/xia-zhe/RedReg.git