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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：
- 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。
- 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。
- 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：
- 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）。
- 压缩与重建：通过变换层 T T T 将 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。
- 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^mk−zmk 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)）。
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)）：
- 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 将 z t z_t zt 与噪声映射为 z g = G ( z t ) z_g = G(z_t) zg=G(zt)。
- 自动融合互补模态：融合 z s z_s zs 和 z v z_v zv 得到 z t r z_{tr} ztr。
- 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)=Ex∼pztr(x)[logD(x)]+Ez∼pzt(z)[log(1−D(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。
3. 整体架构与训练
3.1 生成任务（如多模态机器翻译）
- 编码阶段：各模态输入通过独立编码器生成潜在向量。
- 融合阶段：AutoFusion或GAN-Fusion生成融合表示 z f u s e z_{fuse} zfuse。
- 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）。
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
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：
- 轻量级自适应融合，避免复杂计算。
- 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/