Seeking the Sufficiency and Necessity Causal Features in Multimodal Representation Learning

要約

必要十分原因の確率 (PNS) が高い学習表現は、深層学習モデルの能力を強化することが示されています。
このタスクには、十分である (結果が保証される) および必要である (それなしでは結果は発生しない) の両方の因果的特徴を特定することが含まれます。
ただし、現在の研究は主に単峰性データに焦点を当てており、PNS 学習を多峰性設定に拡張することには大きな課題があります。
PNS の識別可能性、外因性と単調性の条件が、十分かつ必要な因果的特徴がさまざまなモダリティに分散されているマルチモーダルな状況で再検討する必要があるため、課題が生じます。
これに対処するために、我々はまず、モダリティ不変コンポーネントとモダリティ固有コンポーネントを含むものとしてマルチモーダル表現を概念化することを提案します。
次に、自明でない PNS 推定を保証しながら、各コンポーネントの PNS 識別可能性を分析します。
最後に、マルチモーダル モデルが高 PNS 表現を学習できるようにし、予測パフォーマンスを向上させる、扱いやすい最適化目標を定式化します。
実験により、合成データと現実世界のデータの両方に対する私たちの方法の有効性が実証されています。

要約(オリジナル)

Learning representations with a high Probability of Necessary and Sufficient Causes (PNS) has been shown to enhance deep learning models’ ability. This task involves identifying causal features that are both sufficient (guaranteeing the outcome) and necessary (without which the outcome cannot occur). However, current research predominantly focuses on unimodal data, and extending PNS learning to multimodal settings presents significant challenges. The challenges arise as the conditions for PNS identifiability, Exogeneity and Monotonicity, need to be reconsidered in a multimodal context, where sufficient and necessary causal features are distributed across different modalities. To address this, we first propose conceptualizing multimodal representations as comprising modality-invariant and modality-specific components. We then analyze PNS identifiability for each component, while ensuring non-trivial PNS estimation. Finally, we formulate tractable optimization objectives that enable multimodal models to learn high-PNS representations, thereby enhancing their predictive performance. Experiments demonstrate the effectiveness of our method on both synthetic and real-world data.

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