多模态和单模态对比学习的比较
多模态和单模态对比学习的比较
本文对单模态和多模态对比学习进行了比较分析。作者提出了一种特征学习理论框架，旨在从理论上解释单模态对比学习与多模态对比学习之间的差异。通过建立一个包含信号与噪声的数据生成模型，作者分析了使用InfoMax目标函数的ReLU网络在梯度下降训练下的优化过程。研究表明，信号与噪声比率（SNR）是影响这两种对比学习方法在下游任务中的泛化能力的关键因素。多模态对比学习通过模态间的协作，能够实现更好的特征学习，从而在下游任务中表现出比单模态学习更强的性能。此外，文章还通过实验验证了这些理论发现，显示了多模态对比学习在合成数据集和实际数据集上的优势。
1 多模态和单模态学习
多模态与单模态对比学习的优化差异：
通过特征学习理论框架，作者分析了多模态与单模态对比学习的优化过程，指出两者在训练过程中处理信号和噪声的方式不同。
信号与噪声比率（SNR）对泛化能力的影响：
作者发现，信号与噪声比率（SNR）是影响这两种学习方式在下游任务中的泛化能力的关键因素。SNR较高的信号能更好地进行特征学习，而低SNR则导致学习噪声，影响泛化性能。
多模态学习的协作优势：
通过多模态的协作学习，两个模态可以互相补充，提升特征学习的质量，进而在下游任务中表现出更好的性能。这种协作使得多模态对比学习比单模态对比学习在泛化能力上有所优势。
单模态学习的局限性：
单模态对比学习往往只能学习到噪声特征，难以有效泛化到新任务。而多模态学习通过第二个模态的高质量信号帮助提升特征学习，进而克服了单模态学习的局限。
2 结语
文章通过理论分析和实验证明，多模态对比学习相比单模态对比学习在特征学习和下游任务泛化能力上具有显著优势，尤其是在智能体应用中。
论文题目： On the Comparison between Multi-modal and Single-modal Contrastive Learning
论文链接： https://arxiv.org/abs/2411.02837