Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
論文読み会 / Deep Multi-Modal Sets
Search
chck
June 29, 2020
Research
0
10
論文読み会 / Deep Multi-Modal Sets
社内論文読み会、PaperFridayでの発表資料です
chck
June 29, 2020
Tweet
Share
More Decks by chck
See All by chck
CyberAgent AI Lab研修 / Container for Research
chck
0
1.6k
CyberAgent AI Lab研修 / Code Review in a Team
chck
2
1.4k
論文読み会 / Socio-Technical Anti-Patterns in Building ML-Enabled Software: Insights from Leaders on the Forefront
chck
0
37
CyberAgent AI事業本部MLOps研修Container編 / Container for MLOps
chck
2
5.4k
論文読み会 / GLAZE: Protecting Artists from Style Mimicry by Text-to-Image Models
chck
0
19
論文読み会 / On the Factory Floor: ML Engineering for Industrial-Scale Ads Recommendation Models
chck
0
8
論文読み会 / GUIGAN: Learning to Generate GUI Designs Using Generative Adversarial Networks
chck
0
11
機械学習開発のためのコンテナ入門 / Container for ML
chck
0
900
Web系企業研究所における研究開発を加速させるエコシステム / Ecosystem accelerates our R&D in CyberAgent AI Lab
chck
0
140
Other Decks in Research
See All in Research
ウッドスタックチャン:木材を用いた小型エージェントロボットの開発と印象評価 / ec75-sato
yumulab
1
330
電力システム最適化入門
mickey_kubo
1
540
VAGeo: View-specific Attention for Cross-View Object Geo-Localization
satai
3
290
JSAI NeurIPS 2024 参加報告会(AI アライメント)
akifumi_wachi
5
1k
数理最適化と機械学習の融合
mickey_kubo
15
8.3k
20250502_ABEJA_論文読み会_スライド
flatton
0
150
CARMUI-NET:自動運転車遠隔監視のためのバーチャル都市プラットフォームにおける通信品質変動機能の開発と評価 / UBI85
yumulab
0
220
Generative Models 2025
takahashihiroshi
19
6.9k
数理最適化に基づく制御
mickey_kubo
5
630
資産間の相関関係を頑健に評価する指標を用いたファクターアローケーション戦略の構築
nomamist
0
210
ことばの意味を計算するしくみ
verypluming
11
2.5k
データxデジタルマップで拓く ミラノ発・地域共創最前線
mapconcierge4agu
0
160
Featured
See All Featured
The Pragmatic Product Professional
lauravandoore
35
6.7k
Chrome DevTools: State of the Union 2024 - Debugging React & Beyond
addyosmani
6
660
BBQ
matthewcrist
88
9.7k
GitHub's CSS Performance
jonrohan
1031
460k
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
32
2.3k
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
267
13k
CSS Pre-Processors: Stylus, Less & Sass
bermonpainter
357
30k
Large-scale JavaScript Application Architecture
addyosmani
512
110k
4 Signs Your Business is Dying
shpigford
183
22k
The Invisible Side of Design
smashingmag
299
50k
Dealing with People You Can't Stand - Big Design 2015
cassininazir
367
26k
Faster Mobile Websites
deanohume
307
31k
Transcript
Deep Multi-Modal Sets 20/06/29 PaperFriday, Yuki Iwazaki@AI Lab
2 Point: 特徴のDown SamplingやScalabilityを考慮した Multi-Modal Encoderを提案 Authors: Austin Reiter, Menglin
Jia, Pu Yang, Ser-Nam Lim - Facebook AI Research, Cornell University 選定理由: - Creative Researchのslackでちょっと話題に出た - 俺より強いマルチモーダル表現に会いに行く
The Multi-Modal Problem 3
Multi-Modal Task? 複数の特徴タイプをモデル内で結合するタスク 4
non_linear_layers score 5 SimpleなMulti-Modal Model XC = concat([X1, . .
. XI ]) -> MLP -> Score
non_linear_layers score 6 問題点1: 特定Modal特徴がないことを zero paddingで表すのは不自然 0. 0. 0.
non_linear_layers score 7 問題点2: 特定Modal特徴の複数発生に 対応できていない 最大発生数で表現するのは無駄
non_linear_layers score 8 問題点3: 特徴次元に不均衡があると 高次元なModalityが Vectorを支配してしまう 10 × 12
178 × 100 200 × 200 × 3
non_linear_layers score 9 問題点3: 特に特徴次元に不均衡があると 高次元なModalityが Vectorを支配してしまう 10 × 12
178 × 100 200 × 200 × 3 ModalityのCardinalityに応じてScaleしながら 共通の次元に Encodeするモデルを提案
Pooling Layer 10
Pooling Layer: CNNの構成要素の 1つ 行列の小領域毎にMax, Avg, Sum, Min等をかけ情報を圧縮
Deep Sets 12
Deep Sets [Zaheer, 17] CNN(Pooling)の位置不変性を利用して Scalableな埋め込み表現を学習するモデル CNNでいう画像サイズが変わろうが、GCNでいうユー ザに対するアイテムの順番が変わろうが、 各要素、特徴自体の位置はPoolingのおかげで 大きく変わらない
15 Graph Convolutional Network
Proposed Method 16
Deep Multi-Modal Sets 17
Feature Importance可視化のために Poolingを通じてModality毎に 圧縮された特徴を得る Maxならそのmodalityにおける 特徴の最大値、Sumなら 合計値 18 特にMax Poolingの場合
Max要素を逆算(argmax)してModalityレベルで 解釈しやすい特徴重要度が得られる -> Pooling後の中間特徴として生き残った特徴 -> 予測結果に影響を与えている
Experiments 19
Datasets: Ads-Parallelity Dataset 広告画像 + 説明文-> 関係性 Parallelity: ImageとTextが一貫して同じメッセージ性を持つか (どちらかがなくても伝わるか)
20
Datasets: MultiModal-IMDb 映画のジャケ画像 + 説明文 -> 映画のジャンル 21
Features 22
Implementation non linear layers Modality wise pooling WSL Face OCR
RoBERTa Index Embedding +Meta
Results: Ads-Parallelity 28
None
Results: MM-IMDb 30
None
Conclusion 37
Conclusion and Future Work ◂ DynamicなModalityをうまくモデリングできる Multi-Modal Architectureを提案 ◂ PoolingがDown
Samplingのように働く ◂ Max-Poolingを用いた重要度の可視化 ◂ エラー分析が容易に ◂ Videoへの拡張が今後の課題 38
Comment - Pooling自体はシンプルで直感的なので実装しやすい - 特徴抽出器まではfreezeなので計算コストも低そう - Pooling Encoderの出力次元Dがハイパラで肝 - Adsは32次元,
MM-IMDbは1024次元らしい - 説明文(RoBERTa)だけでそこそこ精度が出ている気がする - タスクによるが説明文があればOCRテキストはそこまで要らない? - OCR自体の検出性能が絡んでいそう 39
References - Permutation-equivariant neural networks applied to dynamics prediction -
Graph Neural Networks and Permutation invariance - Connections between Neural Networks and Pure Mathematics - Deep Sets 40
41 Thanks! Any questions? You can find me at ◂
@chck ◂ #times_chck ◂
[email protected]
Feedback - 特徴抽出器もコミコミのe2e? - GPUも1枚なのでおそらく抽出後が入力 - それはそれで実装が重いですね - pooling type結局どれがいいのか
- 精度大差ないのでFeature Importanceとの兼ね合いで Maxでいいのでは