multimodellensemble

Ein multimodellensemble bezeichnet eine Form des Ensemblelernens, bei der Vorhersagen mehrerer Basismodelle kombiniert werden, die jeweils auf unterschiedlichen Datenmodalitäten trainiert sind. Typische Modalitäten umfassen visuelle Informationen (Bilder, Videos), Text, Ton, Sensor- oder Biomedizin-Daten. Durch die Integration modality-spezifischer Modelle können verschiedene Arten von Informationen genutzt werden, um robuste und genauere Vorhersagen zu ermöglichen, insbesondere wenn einzelne Modalitäten fehlen oder verrauscht sind.

Die Architektur eines Multimodellensembles kann unterschiedlich gestaltet sein. Es gibt frühe Fusion, bei der Merkmale aus mehreren Modalitäten zu einer gemeinsamen Repräsentation zusammengeführt werden, sowie späte Fusion, bei der die Ausgaben der Teilmodelle kombiniert werden, zum Beispiel durch gewichtete Mittelung, Voting oder ein Meta-Modell. Hybride Ansätze verbinden Merkmale und Entscheidungen. Oft arbeiten eigenständige Modelle pro Modalität und liefern Skalare oder Repräsentationen, die von einem Ensemble-Integrator genutzt werden.

Herausforderungen umfassen die Synchronisierung und Normalisierung von Modalitäten, fehlende Modalitäten zur Inferenz, unterschiedliche Datenqualitäten, Kalibrierung der Modellwahrscheinlichkeiten, hoher Rechen- und Datenbedarf sowie Schwierigkeiten bei der Interpretierbarkeit.

Anwendungsbereiche reichen von Bild-Text-Verarbeitung, Audio-Visuelle Erkennung, multimodale Sentiment- oder Emotionserkennung bis hin zu medizinischer Diagnostik, Robotik und autonomen Systemen. Das Konzept steht im Kontext des multimodalen Lernens und unterscheidet sich von rein einmodalen Ensemble-Methoden durch die Berücksichtigung mehrerer Modalitäten.