Improving Multimodal Learning Balance and Sufficiency through Data Remixing

📄 arXiv: 2506.11550v2 📥 PDF

作者: Xiaoyu Ma, Hao Chen, Yongjian Deng

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-06-13 (更新: 2025-06-16)

备注: ICML2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出多模态数据重混合以解决模态不平衡问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 数据重混合 模态平衡 优化方法 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有多模态学习方法未能有效解决模态之间的优化不平衡和模态冲突问题，导致学习效果不足。
  2. 本文提出的多模态数据重混合方法通过解耦和重组数据，旨在同时提升单模态学习的充分性和多模态学习的平衡性。
  3. 实验结果显示，该方法在CREMAD和Kinetic-Sounds数据集上分别提高了6.50%和3.41%的准确率，且无需额外计算开销。

📝 摘要（中文）

不同模态在优化轨迹上存在显著差距，包括速度和路径，这导致在联合训练多模态模型时出现模态懒惰和模态冲突，进而导致多模态学习的不足和不平衡。现有方法主要通过添加模态特定的优化目标、对齐优化速度或分解多模态学习来增强单模态学习，但未能同时实现单模态的充分性和多模态的平衡。本文首次提出多模态数据重混合，通过解耦多模态数据和过滤每个模态的困难样本来缓解模态不平衡，并进行批量级重组以对齐梯度方向，避免跨模态干扰，从而增强单模态学习的充分性。实验结果表明，该方法可与现有方法无缝集成，在CREMAD上提高约6.50%的准确率，在Kinetic-Sounds上提高约3.41%的准确率，且在推理过程中无需扩展训练集或增加额外计算开销。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态学习中模态之间的优化不平衡和模态冲突问题。现有方法通常通过增加模态特定的优化目标来强化弱模态，但未能实现单模态的充分性和多模态的平衡。

核心思路：论文提出的多模态数据重混合方法通过解耦多模态数据和过滤困难样本来缓解模态不平衡，随后通过批量级重组对齐梯度方向，避免跨模态干扰，从而增强单模态学习的充分性。

技术框架：整体架构包括两个主要阶段：首先是对多模态数据进行解耦和样本过滤，以减轻模态间的不平衡；其次是进行批量级重组，以确保梯度方向的一致性并减少干扰。

关键创新：该方法首次同时关注单模态的充分性和多模态的平衡，提出了数据重混合的概念，与现有方法相比，能够更有效地解决模态间的冲突和不平衡问题。

关键设计：在实现过程中，关键参数包括样本过滤的阈值设置和批量重组的策略，损失函数设计上考虑了模态间的相互影响，确保了优化过程的有效性。通过这些设计，提升了模型的整体性能。

📊 实验亮点

实验结果显示，提出的多模态数据重混合方法在CREMAD数据集上提高了约6.50%的准确率，在Kinetic-Sounds数据集上提高了约3.41%的准确率，且在推理过程中未增加额外的计算开销，表明该方法具有良好的实用性和有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括多模态情感分析、视频理解和语音识别等。通过提升多模态学习的效果，能够在实际应用中实现更高的准确性和鲁棒性，推动相关技术的发展与应用。未来，该方法可能影响多模态系统的设计和优化策略，促进更智能的交互系统的实现。

📄 摘要（原文）

Different modalities hold considerable gaps in optimization trajectories, including speeds and paths, which lead to modality laziness and modality clash when jointly training multimodal models, resulting in insufficient and imbalanced multimodal learning. Existing methods focus on enforcing the weak modality by adding modality-specific optimization objectives, aligning their optimization speeds, or decomposing multimodal learning to enhance unimodal learning. These methods fail to achieve both unimodal sufficiency and multimodal balance. In this paper, we, for the first time, address both concerns by proposing multimodal Data Remixing, including decoupling multimodal data and filtering hard samples for each modality to mitigate modality imbalance; and then batch-level reassembling to align the gradient directions and avoid cross-modal interference, thus enhancing unimodal learning sufficiency. Experimental results demonstrate that our method can be seamlessly integrated with existing approaches, improving accuracy by approximately 6.50%$\uparrow$ on CREMAD and 3.41%$\uparrow$ on Kinetic-Sounds, without training set expansion or additional computational overhead during inference. The source code is available at https://github.com/MatthewMaxy/Remix_ICML2025.