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前沿多模态论文 EI-CLIP 解读

时间：2024-10-15 21:19:10浏览次数：3  
标签：模态 概率 EI CLIP sum dog cat 文本 模型

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一、 P ( Y ∣ X ) = ∑ z P ( Y , z ∣ X ) = ∑ z P ( Y ∣ X , z ) P ( z ∣ X ) ‾ P(Y|X)=\sum_{z}P(Y,z|X)=\sum_{z}P(Y|X,z)\underline{P(z|X)} P(Y∣X)=∑z​P(Y,z∣X)=∑z​P(Y∣X,z)P(z∣X)​这个公式怎么推导

要推导公式

P ( Y ∣ X ) = ∑ z P ( Y , z ∣ X ) = ∑ z P ( Y ∣ X , z ) P ( z ∣ X ) ‾ ( 1 ) P(Y|X) = \sum_{z} P(Y, z|X) = \sum_{z} P(Y|X, z) \underline{P(z|X)} \quad (1) P(Y∣X)=∑z​P(Y,z∣X)=∑z​P(Y∣X,z)P(z∣X)​(1)

我们可以使用全概率公式和条件概率的定义来进行推导。

  1. 条件概率的定义：
    条件概率 (P(Y|X)) 表示在给定 (X) 的情况下 (Y) 发生的概率。根据条件概率的定义，我们有：

P ( Y ∣ X ) = P ( Y , X ) P ( X ) P(Y|X) = \frac{P(Y, X)}{P(X)} P(Y∣X)=P(X)P(Y,X)​

但是我们需要引入一个隐变量 (z) 来进行分解。

  1. 全概率公式：
    根据全概率公式，我们可以将 (P(Y|X)) 表达为对所有可能的 (z) 的求和：

P ( Y ∣ X ) = ∑ z P ( Y , z ∣ X ) P(Y|X) = \sum_{z} P(Y, z|X) P(Y∣X)=∑z​P(Y,z∣X)

这里的 (P(Y, z|X)) 是在给定 (X) 的情况下 (Y) 和 (z) 同时发生的概率。

  1. 条件概率的乘法法则：
    根据条件概率的乘法法则，我们可以将 (P(Y, z|X)) 进一步分解为：

P ( Y , z ∣ X ) = P ( Y ∣ X , z ) P ( z ∣ X ) P(Y, z|X) = P(Y|X, z) P(z|X) P(Y,z∣X)=P(Y∣X,z)P(z∣X)

这意味着在给定 (X) 和 (z) 的条件下，(Y) 的概率可以通过 (P(Y|X, z)) 与 (P(z|X)) 的乘积来表示。

  1. 结合以上步骤：
    将上面的结果代入全概率公式中，我们得到：

P ( Y ∣ X ) = ∑ z P ( Y , z ∣ X ) = ∑ z P ( Y ∣ X , z ) P ( z ∣ X ) P(Y|X) = \sum_{z} P(Y, z|X) = \sum_{z} P(Y|X, z) P(z|X) P(Y∣X)=∑z​P(Y,z∣X)=∑z​P(Y∣X,z)P(z∣X)

这样，我们就得到了公式 (1) 的推导过程。

总结一下，公式的推导依赖于条件概率的定义、全概率公式以及条件概率的乘法法则。

二、怎么在论文中理解上述公式

在因果观中，您提到的文本 T i T_i Ti​和图像 I i I_i Ii​之间的关系可以通过条件概率 P ( Y ∣ X ) P(Y|X) P(Y∣X) 来理解，其中 X X X 代表文本， Y Y Y 代表图像。以下是对您提到的内容和公式的理解：

1. 因果关系和混杂因素
在因果推理中，混杂因素 (Z) 是影响 (X) 和 (Y) 的潜在变量。这意味着在学习 (P(Y|X)) 时，必须考虑到 (Z) 的影响，因为 (Z) 可能会引入虚假的相关性。例如，某些实体 (a) 可能具有多种语义 (b)，这些语义会影响文本和图像之间的关系。

2. 公式的解释
公式

P ( Y ∣ X ) = ∑ z P ( Y , z ∣ X ) = ∑ z P ( Y ∣ X , z ) P ( z ∣ X ) ‾ P(Y|X) = \sum_{z} P(Y, z|X) = \sum_{z} P(Y|X, z) \underline{P(z|X)} P(Y∣X)=∑z​P(Y,z∣X)=∑z​P(Y∣X,z)P(z∣X)​

可以分解为几个部分：

  • 第一部分：(P(Y|X)) 是在给定文本 (X) 的情况下，图像 (Y) 的条件概率。
  • 第二部分：通过引入混杂因素 (Z)，我们可以将 (P(Y|X)) 表达为 (P(Y, z|X)) 的总和。这表示在考虑所有可能的混杂因素 (Z) 的情况下，(Y) 和 (Z) 与 (X) 的联合概率。
  • 第三部分：根据条件概率的乘法法则，(P(Y, z|X)) 可以分解为 (P(Y|X, z)) 和 (P(z|X)) 的乘积。这表明在给定 (X) 和 (Z) 的条件下，(Y) 的概率可以通过 (Z) 的影响来调整。

3. 混杂因素的影响
在学习模型时，如果忽略了混杂因素 (Z)，模型可能会学习到错误的相关性。例如，模型可能会认为某些文本和图像之间有直接的因果关系，而实际上是由于共同的混杂因素 (Z) 引起的。这就是为什么在建模时考虑混杂因素是重要的。

4. 实体和语义的例子
您提到的例子中，实体 (a)（如“golden goose”）具有不同的语义 (b)（如“animal”或“brand”）。这些不同的语义可能会影响文本 (X) 的理解和图像 (Y) 的生成。因此，在建模 (P(Y|X)) 时，必须考虑这些语义的多样性和它们对模型的影响。

总结
通过考虑混杂因素 (Z)，我们可以更准确地理解文本和图像之间的关系，避免虚假相关性，从而提高模型的性能和解释能力。

三、对上面内容简单举例

我们可以通过一个简单的例子来说明如何将 P ( Y ∣ X ) P(Y|X) P(Y∣X)表达为混杂因素 Z Z Z 的总和。

示例设定

假设我们有以下事件：

  • X X X：文本描述（例如“这是一只狗”）
  • Y Y Y：图像（例如一张狗的图片）
  • Z Z Z：混杂因素（例如动物的种类）

我们可以假设 Z Z Z 可能取值为“犬类”（dog）或“猫类”（cat）。

计算步骤

根据公式：

P ( Y ∣ X ) = ∑ z P ( Y , z ∣ X ) = ∑ z P ( Y ∣ X , z ) P ( z ∣ X ) P(Y|X) = \sum_{z} P(Y, z|X) = \sum_{z} P(Y|X, z) P(z|X) P(Y∣X)=∑z​P(Y,z∣X)=∑z​P(Y∣X,z)P(z∣X)

  1. 定义概率：

    • 假设我们知道以下概率：
      • P ( Y ∣ X , z ) P(Y|X, z) P(Y∣X,z)：在给定文本 X X X 和混杂因素 Z Z Z的情况下，图像 Y Y Y 的概率。
      • P ( z ∣ X ) P(z|X) P(z∣X)：在给定文本 X X X 的情况下，混杂因素 Z Z Z 的概率。

  2. 具体值：
    假设我们有以下概率值：

    • P ( Y ∣ X , dog ) = 0.8 P(Y|X, \text{dog}) = 0.8 P(Y∣X,dog)=0.8（给定文本是“这是一只狗”，且 ( Z ) 为“犬类”时，生成图像为狗的概率）
    • P ( Y ∣ X , cat ) = 0.2 P(Y|X, \text{cat}) = 0.2 P(Y∣X,cat)=0.2（给定文本是“这是一只狗”，且 ( Z ) 为“猫类”时，生成图像为狗的概率）
    • P ( z ∣ X ) = P ( dog ∣ X ) = 0.7 P(z|X) = P(\text{dog}|X) = 0.7 P(z∣X)=P(dog∣X)=0.7（给定文本是“这是一只狗”，混杂因素为“犬类”的概率）
    • P ( z ∣ X ) = P ( cat ∣ X ) = 0.3 P(z|X) = P(\text{cat}|X) = 0.3 P(z∣X)=P(cat∣X)=0.3（给定文本是“这是一只狗”，混杂因素为“猫类”的概率）

  3. 计算 ( P(Y|X) )：
    根据公式，我们可以计算 ( P(Y|X) )：

P ( Y ∣ X ) = P ( Y ∣ X , dog ) P ( dog ∣ X ) + P ( Y ∣ X , cat ) P ( cat ∣ X ) P(Y|X) = P(Y|X, \text{dog}) P(\text{dog}|X) + P(Y|X, \text{cat}) P(\text{cat}|X) P(Y∣X)=P(Y∣X,dog)P(dog∣X)+P(Y∣X,cat)P(cat∣X)

将具体值代入：

P ( Y ∣ X ) = ( 0.8 × 0.7 ) + ( 0.2 × 0.3 ) P(Y|X) = (0.8 \times 0.7) + (0.2 \times 0.3) P(Y∣X)=(0.8×0.7)+(0.2×0.3)

计算：

P ( Y ∣ X ) = 0.56 + 0.06 = 0.62 P(Y|X) = 0.56 + 0.06 = 0.62 P(Y∣X)=0.56+0.06=0.62

结论
在这个例子中，通过引入混杂因素 ( Z )，我们能够更准确地计算给定文本 ( X ) 的图像 ( Y ) 的概率。这个过程展示了如何通过考虑可能的混杂因素来避免虚假的相关性，从而提高模型的准确性和解释能力。最终结果是 ( P(Y|X) = 0.62 )。

四、There are usually some meta data (tag entities) about the product, such as brand and category, which represents domain-specific knowledge.在深度学习领域怎么解释

在深度学习领域，提到关于产品的元数据（如品牌和类别）可以从以下几个方面进行解释：

  1. 元数据的定义
    元数据是关于数据的数据。在产品的上下文中，元数据包括与产品相关的附加信息，例如：
  • 品牌：产品的制造商或商标。
  • 类别：产品所属的类型或分类（如电子产品、服装、食品等）。
  1. 领域特定知识
    元数据代表了领域特定的知识，这对于理解和处理数据非常重要。深度学习模型可以利用这些信息来提高其性能。例如：
  • 品牌信息可以帮助模型理解产品的质量、价格区间和消费者偏好。
  • 类别信息可以帮助模型在分类任务中更好地识别和区分不同类型的产品。
  1. 在深度学习中的应用
    在深度学习应用中，元数据可以用于多个方面：
  • 特征工程：元数据可以作为额外的特征输入到模型中。通过将品牌和类别信息嵌入到模型中，模型能够更好地捕捉产品的上下文信息。
  • 迁移学习：在某些情况下，可以利用已有的品牌或类别知识来进行迁移学习，从而在相关任务上提升模型性能。
  • 增强学习：在推荐系统中，元数据可以帮助模型更准确地推荐产品。例如，通过分析用户对特定品牌或类别的偏好，模型可以优化推荐策略。

  1. 模型解释性
    使用元数据还可以提高模型的可解释性。通过分析模型对不同品牌或类别的反应，可以帮助理解模型决策的依据，从而增强用户对模型的信任。

  2. 示例
    例如，在图像分类任务中，如果模型能够利用品牌和类别信息，它可能会更容易区分“耐克运动鞋”和“阿迪达斯运动鞋”，而不仅仅依赖于图像的视觉特征。

总结
在深度学习中，元数据（如品牌和类别）提供了重要的上下文信息，能够增强模型的性能、可解释性和适应性。通过合理利用这些领域特定的知识，深度学习模型可以更有效地处理和理解复杂的产品数据。

根据文献《EI-CLIP: Entity-Aware Interventional Contrastive Learning for E-Commerce Cross-Modal Retrieval》中的内容，以下是各部分的概述：

研究背景

在电子商务领域，跨模态检索（语言-图像）是产品搜索、推荐和营销服务中的一个重要问题。传统的跨模态检索模型通常依赖于通用领域的数据进行训练，并在电子商务数据上进行微调。然而，这种方法在面对电子商务领域的独特数据时表现较差，无法充分捕捉这些数据的特性。

相关工作

已有研究如FashionBERT和KaleidoBERT在时尚领域的跨模态检索任务中表现出色，但这些工作主要关注图像方面的特征提取，并未充分考虑电子商务语言的特殊性。此外，已有工作也探讨了因果推断在多模态学习中的应用，但大多集中在视觉领域，而未解决电子商务特定语言实体的问题。

论文贡献

  1. 首次针对电子商务语言模态中的特殊实体问题提出了解决方案。
  2. 提出了实体感知的检索任务，并将其放入因果推断的框架中。
  3. 提出了一种基于实体感知的干预对比学习框架（EI-CLIP），包括两个新组件：实体感知学习模块（EA-learner）和混淆实体选择模块（CE-selector）。
  4. 在电子商务基准数据集Fashion-Gen上取得了显著的性能提升。

方法框架

EI-CLIP方法框架包括两个核心模块：

  1. 实体感知学习模块（EA-learner）：用于学习每个实体的独立表示，从而减轻由于通用领域中的错误语义导致的分布外问题。
  2. 混淆实体选择模块（CE-selector）：自动选择最有用的元数据以提高检索性能。

研究思路

研究思路是将电子商务跨模态检索问题从因果推断的角度进行建模，认为电子商务语言中的特殊实体是导致检索失败的混淆因素，并通过干预方法消除这些语义偏差。

实验

在Fashion-Gen和Amazon-Review数据集上进行实验，验证了EI-CLIP在图像到文本和文本到图像检索任务中的优越性能。实验结果表明，与基线模型相比，EI-CLIP在Top-1准确率上取得了显著提升，并且在跨模态检索中表现出色。

限制

该方法的局限性在于只考虑了产品元数据中的实体语义作为混淆因素，而在实际情况中，其他隐藏变量也可能成为混淆因素。此外，某些电子商务产品的数据可能不如Fashion-Gen那样干净，因此在处理噪声元数据时，可能会面临挑战。

标签：模态,概率,EI,CLIP,sum,dog,cat,文本,模型
From： https://blog.csdn.net/buyaotutou/article/details/142935547

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