可扩展的多模态表示学习网络

2025-04-18 Fri
学术背景在人工智能领域，多模态表示学习（Multi-modal Representation Learning, MMRL）是一种强大的范式，旨在将来自不同模态的输入映射到一个共享的表示空间中。例如，在社交网络中，用户通常会同时分享图像和文本信息。通过多模态表示学习，模型可以更好地理解文本中的某些词汇或概念与图像中的视觉模式之间的关系。这种范式在医疗保健、情感识别等多个领域得到了广泛应用，因为数据通常以多种形式存在，而多模态信息的融合可以增强系统的整体理解和决策能力。
然而，现有的多模态表示学习方法面临两个主要挑战：高阶信息保留和样本外数据泛化。首先，现有的方法主要考虑成对的标准图结构，忽略了高阶关系可能带来的潜在洞察。其次，大多数现有的图基于多模态表示学习框架假设在推理阶段已经收集了完整的多模态数据，而现实世界的推理场景是动态的，现有框架往往忽视了新生成的多模态样本的测试。这些问题限制了现有方法在实际应用中的扩展性和效率。
为了解决这些问题，来自福州大学的研究团队提出了一种可扩展的多模态表示学习网络（Scalable Multi-modal Representation Learning Networks, SMMRL）框架。该框架旨在通过学习最优的模态特定投影矩阵，将多模态特征投影到一个共享的表示空间中，从而实现高阶信息的保留和样本外数据的泛化。
论文来源这篇论文由Zihan Fang、Ying Zou、Shiyang Lan、Shide Du、Yanchao Tan和Shiping Wang共同撰写，他们均来自福州大学计算机与数据科学学院。论文于2025年4月4日被接受，并发表在《Artificial Intelligence Review》期刊上，论文标题为《Scalable Multi-modal Representation Learning Networks》。论文的代码已公开在GitHub上，供研究人员和开发者使用。
研究流程1. 问题定义与目标研究团队首先定义了多模态表示学习中的两个主要挑战：高阶信息保留和样本外数据泛化。为了解决这些问题，他们提出了SMMRL框架，该框架通过以下三个主要贡献来实现目标：
1. 提出了一种高阶相关性保留的特征选择模型，通过行稀疏约束的投影将多模态数据映射到共识表示空间中。
2. 设计了一个基于近端算子启发的网络架构，将稀疏性和超图嵌入作为先验知识编码到网络结构中。
3. 在多模态任务中进行了广泛的评估，包括样本外数据扩展，证明了所学习的模态共识表示的有效性和优越性。
2. 方法论2.1 数学公式研究团队首先定义了多模态数据的数学表示。假设有来自M个模态的多模态数据，每个模态的特征维度为dm，样本数量为n。通过定义模态特定的投影矩阵和模态共识表示矩阵，研究团队构建了一个优化模型，目标是最小化投影误差和正则化项。正则化项包括行稀疏约束和超图拉普拉斯正则化，以确保相似的数据点在表示空间中具有相似的系数。
2.2 优化解决方案为了求解优化问题，研究团队采用了近端算子（Proximal Operator）的方法。近端算子在优化过程中用于对变量施加稀疏性约束，并通过迭代更新来逐步优化投影矩阵和表示矩阵。具体来说，研究团队通过近端算子启发的网络架构，将优化目标转化为可训练的神经网络模块，从而实现了特征自动加权选择和表示学习的联合训练。
2.3 可学习的网络架构研究团队将迭代优化算法视为一个递归神经网络，其中第k次迭代被视为前馈网络中的第k层。通过引入可学习的权重和激活函数，研究团队设计了一个深度神经网络架构，该架构能够自动更新模态特定的投影矩阵和表示矩阵。最终，研究团队通过交叉熵损失函数来更新网络参数，并在训练过程中逐步优化模型的性能。
3. 实验与评估研究团队在六个真实世界的多模态数据集上进行了广泛的实验，评估了SMMRL框架的有效性和优越性。实验设计旨在回答四个关键研究问题：
1. 实验结果与分析：与现有最先进的方法相比，SMMRL在定量指标上的表现如何？
2. 可扩展性验证：SMMRL是否实现了高阶关系保留和样本外数据泛化？
3. 模型分析：超参数和不同融合策略对性能的影响是什么，如何选择最优参数值？
4. 收敛行为与训练效率：SMMRL的实用性和有效性如何？
3.1 实验设置研究团队采用了两种不同的学习范式：转导学习和归纳学习。在转导学习中，模型利用所有可用数据构建超图结构，但仅计算已知标签部分的损失函数。在归纳学习中，模型仅使用有限的标记示例进行训练，并在训练后使用学习到的投影矩阵将未见数据直接映射到表示空间中进行分类。
3.2 数据集研究团队在六个真实世界的多模态数据集上进行了实验，包括BDGP、Flickr、ESP-Game、HW、NUS-WIDE和Reuters。这些数据集涵盖了视觉-语言数据、数字图像和文档集合等多种类型。
3.3 对比方法为了评估SMMRL的有效性，研究团队将其与七种最先进的多模态表示学习方法进行了比较，包括DHGNN、HGNN、HLR-M2VS、IMVGCN、ORLNet等。实验结果表明，SMMRL在大多数数据集上均表现出色，特别是在高阶信息保留和样本外数据泛化方面。
4. 结果与讨论4.1 实验结果与分析实验结果表明，SMMRL在大多数数据集上均取得了最佳或次佳的性能。特别是在HW和NUS-WIDE数据集上，SMMRL表现尤为突出，显著优于其他对比方法。通过可视化学习到的模态共识表示，研究团队发现SMMRL能够更好地分离不同类别的样本，并在表示空间中保持清晰的聚类结构。
4.2 可扩展性验证为了验证SMMRL的可扩展性，研究团队进行了变体分析和样本外数据测试。实验结果表明，SMMRL在高阶信息保留和样本外数据泛化方面均表现出色。特别是在样本外数据测试中，SMMRL在不同训练比例下均能保持稳定的性能，证明了其强大的泛化能力。
4.3 模型分析研究团队进一步探讨了网络层数和正则化参数对SMMRL性能的影响。实验结果表明，随着网络层数的增加，分类精度最初有所提高，但在达到一定层数后趋于稳定。此外，SMMRL对正则化参数λ的取值相对不敏感，表明其在处理高维数据时具有较强的鲁棒性。
4.4 融合策略研究团队还探讨了不同融合策略对SMMRL性能的影响。实验结果表明，加权融合策略在大多数数据集上均表现最佳，特别是在处理高维数据时，加权融合能够有效地整合多模态信息，提升模型的整体性能。
5. 结论与传统的多模态表示学习方法不同，SMMRL通过引入超图嵌入和近端算子启发的网络架构，有效地解决了高阶信息保留和样本外数据泛化的问题。研究团队在多个真实世界数据集上进行了广泛的实验，结果表明SMMRL在处理多模态数据时表现出色，特别是在高阶信息保留和样本外数据泛化方面。该研究为多模态表示学习领域提供了新的思路和方法，具有重要的科学价值和应用前景。
研究亮点高阶信息保留：通过引入超图嵌入，SMMRL能够有效地捕捉多模态样本之间的高阶相关性，从而提升表示学习的质量。
样本外数据泛化：SMMRL通过设计特征自动加权选择和模态特定投影矩阵，能够有效地将知识从已知数据迁移到样本外数据，展示了强大的泛化能力。
可扩展性：SMMRL在处理大规模多模态数据集时表现出色，特别是在高维数据和高阶关系建模方面，具有较高的计算效率和扩展性。
研究价值SMMRL框架为多模态表示学习领域提供了新的解决方案，特别是在高阶信息保留和样本外数据泛化方面。该研究不仅在理论上具有创新性，还在实际应用中展示了广泛的应用前景，特别是在社交网络、医疗保健和情感识别等领域。通过公开代码和数据集，研究团队为后续研究提供了宝贵的资源和参考。