多模态自适应融合技术:轻量级AutoFusion与GAN-Fusion详解

发布于:2025-03-15 ⋅ 阅读:(20) ⋅ 点赞:(0)

摘要
本文提出两种轻量级自适应多模态融合技术——自动融合(AutoFusion)与生成对抗网络融合(GAN-Fusion),解决多模态数据异构性带来的上下文建模难题。AutoFusion通过压缩与重建机制保留多模态信息的关键线索;GAN-Fusion利用对抗训练学习互补模态的联合潜在空间,提升歧义场景下的判别能力。在How2、Multi30K和IEMOCAP数据集上的实验表明,本文方法在多模态机器翻译(BLEU分数)和情感识别(F1分数)任务中均优于传统连接、张量融合及Transformer等复杂模型,且计算开销更低。

关键词:多模态融合 自适应学习 生成对抗网络 机器翻译 情感识别


1. 多模态融合的挑战与现状

多模态数据(如视频、语音、文本)的异构性使得上下文建模成为难点。传统方法(如简单连接、张量融合)存在以下问题:

  1. 浅层表示:连接操作忽略模态间动态关系,导致信息利用不足。
  2. 计算开销大:张量融合(TFN)的笛卡尔积计算复杂度随模态维度指数增长。
  3. 静态融合:融合过程缺乏学习机制,依赖后续模块提取有用特征。

近年提出的低秩多模态融合(LMF)和跨模态注意力(MulT)虽有所改进,但仍面临架构复杂和计算成本高的问题。本文提出两种轻量级自适应融合技术,通过动态学习多模态交互提升性能。


2. 自适应融合方法
2.1 自动融合(AutoFusion)

AutoFusion通过压缩与重建机制保留多模态信息,核心流程如下:

  1. 输入连接:将各模态的潜在向量 z m 1 d 1 , z m 2 d 2 , … , z m n d n z_{m_1}^{d_1}, z_{m_2}^{d_2}, \dots, z_{m_n}^{d_n} zm1d1,zm2d2,,zmndn 拼接为 z m k z_m^k zmk k = ∑ d i k = \sum d_i k=di)。
  2. 压缩与重建:通过变换层 T T T z m k z_m^k zmk 降维至 t t t 维,生成融合向量 z m t z_m^t zmt,并重建原始拼接向量 z ^ m k \hat{z}_m^k z^mk
  3. 优化目标:最小化重建误差,公式为:
    J t r = ∥ z ^ m k − z m k ∥ 2 J_{tr} = \left\| \hat{z}_m^k - z_m^k \right\|^2 Jtr= z^mkzmk 2

优势

  • 通过重建约束保留关键信息,避免冗余信号干扰。
  • 轻量级设计,适用于分类与生成任务(如图1(a))。
    在这里插入图片描述

2.2 生成对抗网络融合(GAN-Fusion)

GAN-Fusion通过对抗训练对齐多模态潜在空间,解决歧义场景下的特征区分问题。以文本为目标模态为例(图1(b)):

  1. 编码与生成:编码各模态得到 z s z_s zs(语音)、 z v z_v zv(视觉)、 z t z_t zt(文本)。生成器 G G G z t z_t zt 与噪声映射为 z g = G ( z t ) z_g = G(z_t) zg=G(zt)
  2. 自动融合互补模态:融合 z s z_s zs z v z_v zv 得到 z t r z_{tr} ztr
  3. 对抗训练:判别器 D D D 区分 z t r z_{tr} ztr(正样本)与 z g z_g zg(负样本),损失函数为:
    min ⁡ G max ⁡ D J a d v t ( D , G ) = E x ∼ p z t r ( x ) [ log ⁡ D ( x ) ] + E z ∼ p z t ( z ) [ log ⁡ ( 1 − D ( z g ) ) ] \begin{aligned} \min_{G} \max_{D} J_{adv}^{t}(D, G) &= \mathbb{E}_{x \sim p_{z_{tr}}(x)}[\log D(x)] \\ &+ \mathbb{E}_{z \sim p_{z_t}(z)}\left[\log \left(1 - D(z_g)\right)\right] \end{aligned} GminDmaxJadvt(D,G)=Expztr(x)[logD(x)]+Ezpzt(z)[log(1D(zg))]

优势

  • 学习互补模态的联合分布,提升潜在空间拓扑一致性(如图4)。
  • 支持多模态生成任务(如机器翻译),生成结果更符合上下文语义。
    在这里插入图片描述

3. 整体架构与训练
3.1 生成任务(如多模态机器翻译)
  1. 编码阶段:各模态输入通过独立编码器生成潜在向量。
  2. 融合阶段:AutoFusion或GAN-Fusion生成融合表示 z f u s e z_{fuse} zfuse
  3. 解码阶段 z f u s e z_{fuse} zfuse 输入解码器生成目标序列(如图3)。
    在这里插入图片描述
3.2 分类任务(如情感识别)

将解码器替换为全连接层,直接预测类别标签。

损失函数:总损失为任务损失(如交叉熵)与对抗损失之和:
J t o t a l = J t a s k + λ J a d v J_{total} = J_{task} + \lambda J_{adv} Jtotal=Jtask+λJadv


4. 实验结果
4.1 数据集与基线
  • How2:英语→葡萄牙语多模态翻译。
  • Multi30K:多模态平行语料库。
  • IEMOCAP:多模态情感识别。

基线方法包括TFN、LMF、MulT及基于Transformer的模型。

4.2 性能对比

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结论

  • AutoFusion与GAN-Fusion在翻译和情感任务中均超越基线。
  • GAN-Fusion在歧义场景(如讽刺语气识别)表现更优。

5. 关键创新与未来方向

创新点

  1. 轻量级自适应融合,避免复杂计算。
  2. 融合模块端到端训练,支持分类与生成任务。

未来工作

  • 扩展到更多模态(如传感器数据)。
  • 研究跨语言多模态联合表示。

6. 总结

本文提出的AutoFusion与GAN-Fusion为多模态任务提供了高效融合方案,通过动态学习上下文信息,显著提升模型性能。代码与实验细节已开源,助力多模态研究社区发展。
代码已开源:https://github.com/demfier/philo/