Beyond Unimodal Learning: The Importance of Integrating Multiple Modalities for Lifelong Learning

人类在持续学习方面表现出色，但深度神经网络却表现出灾难性遗忘。大脑在有效的持续学习中利用多种模态进行学习和推理，这在深度神经网络中尚未充分探索。因此，我们研究了多种模态在减轻遗忘中的作用和相互作用，并引入了一个用于多模态持续学习的基准。我们的研究发现，利用多种模态的多个视角和互补信息可以使模型学习更准确和更健壮的表示。这使得模型不太容易受到模态特定的规律的影响，并且可以显著减轻遗忘。此外，我们观察到个别模态对分布偏移的适应程度有所不同。最后，我们提出了一种方法，通过利用每种模态中数据点之间的关系结构相似性来整合和对齐不同模态的信息。我们的方法为单模态和多模态推理都提供了强有力的基线。我们的研究为进一步探索多种模态在实现持续学习中的作用提供了有希望的案例，并为未来的研究提供了一个标准基准。

本论文旨在解决深度神经网络在连续学习过程中容易出现灾难性遗忘的问题，通过研究多模态学习的作用和相互作用来缓解遗忘，并提出了一个多模态连续学习的基准测试。

本论文的关键思路是利用多个模态的信息来学习和推理，这使得模型能够学习更准确和更强健的表示，从而减轻了遗忘的影响，并通过利用每个模态中数据点之间的关系结构相似性来集成和对齐不同模态的信息。

论文的实验表明，利用多个视角和多模态的互补信息能够使模型学习更准确和更强健的表示，从而使模型更少受到模态特定的规律的影响，并且能够显著地减轻遗忘的影响。此外，论文还提出了一种方法来整合和对齐不同模态的信息，并提供了一个强大的基准测试，使得单模态和多模态推理都能够得到良好的结果。

最近在这个领域中，还有一些相关的研究，如《Continual Learning with Deep Generative Replay》、《Overcoming Catastrophic Forgetting with Hard Attention to the Task》等。