Neuro-Inspired Information-Theoretic Hierarchical Perception for Multimodal Learning

📄 arXiv: 2404.09403v2 📥 PDF

作者: Xiongye Xiao, Gengshuo Liu, Gaurav Gupta, Defu Cao, Shixuan Li, Yaxing Li, Tianqing Fang, Mingxi Cheng, Paul Bogdan

分类: cs.LG

发布日期: 2024-04-15 (更新: 2024-04-22)

备注: Accepted by ICLR 2024. Camera Ready Version

💡 一句话要点

提出信息论启发的分层感知模型以提升多模态学习性能

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 信息论 分层感知 信息瓶颈 情感分析 自主系统 网络物理系统

📋 核心要点

  1. 现有多模态学习方法通常将所有模态同等处理，导致信息冗余和性能瓶颈。
  2. 本文提出的信息论分层感知模型通过指定主要模态并将其他模态作为信息探测器，优化信息流。
  3. 在多个数据集上，ITHP模型的表现超越了现有最先进的基准，尤其在CMU-MOSI数据集上超越人类水平。

📝 摘要（中文）

整合和处理来自不同来源或模态的信息对于自主系统和网络物理系统的全面和准确感知至关重要。本文提出的信息论分层感知（ITHP）模型，借鉴神经科学的理念，利用信息瓶颈的概念。与大多数传统融合模型不同，ITHP模型指定一个主要模态，将其余模态视为信息通道中的探测器，以提炼信息流。该模型通过在潜在状态与输入模态状态之间最小化互信息，同时最大化潜在状态与其余模态状态之间的互信息，构建有效且紧凑的信息流，从而显著提升多模态表示学习的性能。实验结果表明，ITHP在MUStARD、CMU-MOSI和CMU-MOSEI数据集上均优于现有基准，尤其在CMU-MOSI数据集上，ITHP在多模态情感二分类任务中超越了人类水平的表现。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有多模态学习方法在信息整合过程中的冗余和性能瓶颈问题。传统方法通常将所有模态同等对待，导致信息流的低效利用。

核心思路：ITHP模型的核心思想是通过指定一个主要模态，并将其他模态视为信息探测器，优化信息流的提炼过程。这种设计旨在平衡潜在状态与输入模态状态之间的互信息最小化和潜在状态与其他模态状态之间的互信息最大化。

技术框架：ITHP模型的整体架构包括信息瓶颈机制，主要模态的选择，以及信息探测器的设计。模型通过构建有效的信息流，确保潜在状态的紧凑性和信息的相关性。

关键创新：ITHP模型的创新点在于其独特的信息流设计，区别于传统方法的同等处理方式，能够有效减少信息冗余并提升多模态学习的表现。

关键设计：模型的损失函数设计为同时考虑互信息的最小化和最大化，确保潜在状态的紧凑性。此外，网络结构中对主要模态和探测器模态的选择也至关重要，影响最终的学习效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在CMU-MOSI数据集上，ITHP模型在多模态情感二分类任务中超越了人类水平，所有评估指标（如二元准确率、F1分数、平均绝对误差和皮尔逊相关系数）均表现优异，显示出显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自主驾驶、情感分析、医疗诊断等多模态信息处理场景。通过提升多模态学习的性能，ITHP模型能够在复杂环境中提供更准确的感知和决策支持，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Integrating and processing information from various sources or modalities are critical for obtaining a comprehensive and accurate perception of the real world in autonomous systems and cyber-physical systems. Drawing inspiration from neuroscience, we develop the Information-Theoretic Hierarchical Perception (ITHP) model, which utilizes the concept of information bottleneck. Different from most traditional fusion models that incorporate all modalities identically in neural networks, our model designates a prime modality and regards the remaining modalities as detectors in the information pathway, serving to distill the flow of information. Our proposed perception model focuses on constructing an effective and compact information flow by achieving a balance between the minimization of mutual information between the latent state and the input modal state, and the maximization of mutual information between the latent states and the remaining modal states. This approach leads to compact latent state representations that retain relevant information while minimizing redundancy, thereby substantially enhancing the performance of multimodal representation learning. Experimental evaluations on the MUStARD, CMU-MOSI, and CMU-MOSEI datasets demonstrate that our model consistently distills crucial information in multimodal learning scenarios, outperforming state-of-the-art benchmarks. Remarkably, on the CMU-MOSI dataset, ITHP surpasses human-level performance in the multimodal sentiment binary classification task across all evaluation metrics (i.e., Binary Accuracy, F1 Score, Mean Absolute Error, and Pearson Correlation).