Latent Space Translation via Semantic Alignment
作者: Valentino Maiorca, Luca Moschella, Antonio Norelli, Marco Fumero, Francesco Locatello, Emanuele Rodolà
分类: cs.LG
发布日期: 2023-11-01 (更新: 2024-02-11)
备注: Accepted at NeurIPS 2023. 21 pages, 13 figures, 8 tables
💡 一句话要点
提出通过语义对齐实现潜在空间转换的方法
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 潜在空间转换 语义对齐 多模态学习 迁移学习 神经网络 代数方法 模型拼接
📋 核心要点
- 现有方法在处理不同神经网络的潜在空间时，缺乏有效的转换机制，导致相似性不易被利用。
- 本文提出了一种通过简单变换实现不同预训练网络之间潜在空间转换的方法，利用代数程序进行估计。
- 实验结果表明，该方法在多种网络架构和下游任务中表现出色，尤其在多模态设置下实现了零样本拼接。
📝 摘要（中文）
尽管不同的神经模型在处理语义相关数据时，其潜在空间往往表现出相似性，但这种内在相似性并不总是显而易见。本文展示了如何通过比以往更简单的变换，将从不同预训练网络中学习到的表示进行转换。该方法的优势在于能够使用标准的代数程序来估计这些变换，并且具有封闭形式的解。我们的方法直接估计两个给定潜在空间之间的变换，从而实现编码器和解码器的有效拼接，而无需额外训练。我们在不同实验设置中广泛验证了这一转换过程的适应性，包括多种训练、领域、架构（如ResNet、CNN、ViT）以及多个下游任务（分类、重建）。值得注意的是，我们展示了如何在零样本条件下拼接文本编码器和视觉解码器，或反之，取得了令人惊讶的多模态分类性能。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决不同神经网络潜在空间之间的转换问题。现有方法在这一领域的表现不佳，无法有效利用潜在空间的相似性。
核心思路：我们提出了一种新的方法，通过简单的代数变换来实现潜在空间的转换，避免了复杂的训练过程。该方法能够直接估计两个潜在空间之间的变换，简化了操作。
技术框架：整体架构包括两个主要模块：编码器和解码器。首先，通过预训练的网络获取潜在表示，然后使用代数方法估计变换，最后将变换应用于目标网络的潜在空间。
关键创新：本研究的创新点在于提出了一种基于代数程序的潜在空间转换方法，能够在不同网络之间实现有效拼接，且无需额外训练。这与传统方法形成鲜明对比，后者通常依赖于复杂的训练过程。
关键设计：在实现过程中，我们使用了标准的代数程序来估计变换，确保了方法的可解释性和有效性。具体的参数设置和损失函数设计在实验中经过验证，以确保最佳性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，本文方法在多种下游任务中均取得了显著提升，尤其是在零样本条件下拼接文本编码器和视觉解码器时，分类性能达到了预期的良好效果，超越了传统方法的表现。
🎯 应用场景
该研究在多模态学习、迁移学习和模型集成等领域具有广泛的应用潜力。通过实现不同网络之间的有效拼接，能够提升多模态任务的性能，促进文本与视觉信息的融合，推动智能系统的进一步发展。
📄 摘要（原文）
While different neural models often exhibit latent spaces that are alike when exposed to semantically related data, this intrinsic similarity is not always immediately discernible. Towards a better understanding of this phenomenon, our work shows how representations learned from these neural modules can be translated between different pre-trained networks via simpler transformations than previously thought. An advantage of this approach is the ability to estimate these transformations using standard, well-understood algebraic procedures that have closed-form solutions. Our method directly estimates a transformation between two given latent spaces, thereby enabling effective stitching of encoders and decoders without additional training. We extensively validate the adaptability of this translation procedure in different experimental settings: across various trainings, domains, architectures (e.g., ResNet, CNN, ViT), and in multiple downstream tasks (classification, reconstruction). Notably, we show how it is possible to zero-shot stitch text encoders and vision decoders, or vice-versa, yielding surprisingly good classification performance in this multimodal setting.