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多模态如何自监督?爱丁堡等最新「自监督多模态学习」综述:目标函数、数据对齐和模型架构

---- 新智元报道   来源:专知 【新智元导读】在这份综述中,作者对SSML的最新进展进行了全面回顾,并沿着三个正交轴进行分类:目标函数、数据对齐和模型架构。 多模态学习旨在理解和分析来自多种模态的信息,近年来在监督机制方面取得了实质性进展。 然而,对数据的严重依赖加上昂贵的人工标注阻碍了模型的扩展。与此同时,考虑到现实世界中大规模的未标注数据的可用性,自监督学习已经成为缓解标注瓶颈的一种有吸引力的策略。 基于这两个方向,自监督多模态学习(SSML)提供了从原始多模态数据中利用监督的方法。 论文

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