How Intermodal Interaction Affects the Performance of Deep Multimodal Fusion for Mixed-Type Time Series

要約

混合型時系列 (MTTS) は、医療、金融、環境監視、ソーシャル メディアなどの多くの分野で一般的な二峰性のデータ型です。
これは、規則的にサンプリングされた連続時系列と、不規則にサンプリングされたカテゴリイベント シーケンスで構成されます。
マルチモーダル融合による両方のモダリティの統合は、MTTS を処理するための有望なアプローチです。
ただし、両方のモダリティを効果的に融合する方法の問題は未解決のままです。
この論文では、MTTS 予測のためのいくつかのディープ マルチモーダル融合アプローチの包括的な評価を示します。
この比較には、3 つの融合タイプ (初期、中間、後期) と 5 つの融合方法 (連結、加重平均、相関を伴う加重平均、ゲーティング、および特徴共有) が含まれています。
私たちはこれらの融合アプローチを 3 つの異なるデータセットで評価し、そのうちの 1 つは新しいフレームワークを使用して生成されました。
このフレームワークにより、モーダル間の相互作用の強さと方向、モダリティの不均衡、各モダリティのランダム性の程度など、主要なデータ プロパティの制御が可能になり、融合アプローチをテストするためのより制御された環境が提供されます。
私たちの調査結果は、さまざまな融合アプローチのパフォーマンスが、モーダル相互作用の方向と強さによって大きく影響される可能性があることを示しています。
この研究は、初期および中間融合アプローチが、それぞれ細粒および粗粒のクロスモーダル特徴の捕捉に優れていることを明らかにしています。
これらの発見は、MTTS 予測のための最も効果的な融合戦略を決定する上で、モーダル相互作用が重要な役割を果たしていることを強調しています。

要約(オリジナル)

Mixed-type time series (MTTS) is a bimodal data type that is common in many domains, such as healthcare, finance, environmental monitoring, and social media. It consists of regularly sampled continuous time series and irregularly sampled categorical event sequences. The integration of both modalities through multimodal fusion is a promising approach for processing MTTS. However, the question of how to effectively fuse both modalities remains open. In this paper, we present a comprehensive evaluation of several deep multimodal fusion approaches for MTTS forecasting. Our comparison includes three fusion types (early, intermediate, and late) and five fusion methods (concatenation, weighted mean, weighted mean with correlation, gating, and feature sharing). We evaluate these fusion approaches on three distinct datasets, one of which was generated using a novel framework. This framework allows for the control of key data properties, such as the strength and direction of intermodal interactions, modality imbalance, and the degree of randomness in each modality, providing a more controlled environment for testing fusion approaches. Our findings show that the performance of different fusion approaches can be substantially influenced by the direction and strength of intermodal interactions. The study reveals that early and intermediate fusion approaches excel at capturing fine-grained and coarse-grained cross-modal features, respectively. These findings underscore the crucial role of intermodal interactions in determining the most effective fusion strategy for MTTS forecasting.

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