論文の概要: Large-Scale Adversarial Training for Vision-and-Language Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.06195v2
• Date: Thu, 22 Oct 2020 18:12:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 09:29:12.654186
• Title: Large-Scale Adversarial Training for Vision-and-Language Representation Learning
• Title（参考訳）: 視覚・言語表現学習のための大規模学習
• Authors: Zhe Gan, Yen-Chun Chen, Linjie Li, Chen Zhu, Yu Cheng, Jingjing Liu
• Abstract要約: VILLAは視覚と言語(V+L)表現学習のための大規模対人訓練における最初の試みである。 VILLAは2つの訓練段階から構成される: (i) タスクに依存しない対人事前訓練、および (ii) タスク固有の対人微調整である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.76089876263175
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present VILLA, the first known effort on large-scale adversarial training for vision-and-language (V+L) representation learning. VILLA consists of two training stages: (i) task-agnostic adversarial pre-training; followed by (ii) task-specific adversarial finetuning. Instead of adding adversarial perturbations on image pixels and textual tokens, we propose to perform adversarial training in the embedding space of each modality. To enable large-scale training, we adopt the "free" adversarial training strategy, and combine it with KL-divergence-based regularization to promote higher invariance in the embedding space. We apply VILLA to current best-performing V+L models, and achieve new state of the art on a wide range of tasks, including Visual Question Answering, Visual Commonsense Reasoning, Image-Text Retrieval, Referring Expression Comprehension, Visual Entailment, and NLVR2.
• Abstract（参考訳）: VILLAは視覚と言語(V+L)表現学習のための大規模対人訓練における最初の試みである。 VILLAは2つの訓練段階から構成される。 (i)課題非依存の対向前訓練、続いて (ii)タスク固有の敵の微調整。 画像画素とテキストトークンに逆摂動を追加する代わりに,各モダリティの埋め込み空間で逆行訓練を行うことを提案する。 大規模トレーニングを実現するため,我々は「自由」な対人訓練戦略を採用し,KL分割型正規化と組み合わせて,埋め込み空間における高次不変性を促進する。 VILLAを現在のベストパフォーマンスV+Lモデルに適用し、視覚質問応答、ビジュアルコモンセンス推論、画像テキスト検索、参照表現理解、ビジュアルエンタテインメント、NLVR2など、幅広いタスクにおいて、その技術の新たな状態を達成する。

関連論文リスト

• TIPS: Text-Image Pretraining with Spatial Awareness [13.38247732379754]
  自己教師付き画像のみの事前訓練は、多くの視覚的応用にとって依然としてゴートな方法である。 本稿では,高密度かつ大域的な視覚タスクに有効な汎用画像テキストモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T21:05:04Z)
• Advancing Prompt Learning through an External Layer [24.77977865016954]
  本稿では,新しい外部層(EnLa)を備えたEnPromptというパラダイムを提案する。 学習可能な外部レイヤは、トレーニング済みのCLIPの有効な埋め込みに基づいて構築される。 4つの実験により,本手法が既存の即時学習法より優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-29T03:30:09Z)
• EVE: Efficient Vision-Language Pre-training with Masked Prediction and Modality-Aware MoE [66.48689706116808]
  効率的なビジョン・ランガグ(Efficient Vision-languagE)は、1つの統合された事前訓練タスクによってのみ事前訓練された1つの統合マルチモーダルトランスである。 Eveは、Modality-aware sparse Mixture-of-Expertsと統合された共有トランスフォーマーネットワーク内の視覚と言語をエンコードする。 Eveは、視覚的質問応答、視覚的推論、画像テキスト検索など、様々な視覚言語下流タスクにおける最先端のパフォーマンスを実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-23T07:36:30Z)
• CAVL: Learning Contrastive and Adaptive Representations of Vision and Language [10.57079240576682]
  視覚的および言語的事前学習は、視覚と言語表現を一緒に学習することを目的としている。 現在の事前訓練されたモデルでは、下流のタスクに転送する際、微調整のために多くの計算資源を必要とする傾向にある。 我々は、視覚と言語、すなわちCAVLのコントラスト表現と適応表現の学習に、シンプルだが効果的なアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-10T05:54:03Z)
• DiMBERT: Learning Vision-Language Grounded Representations with Disentangled Multimodal-Attention [101.99313208598569]
  視覚と言語(V-L)タスクは、視覚内容と自然言語の両方を理解する必要がある。 視覚と言語に対する注意空間を分離したDiMBERT(Disentangled Multimodal-Attention BERT)を提案する。 DiMBERTは3つのタスクに対して最新のパフォーマンスを新たに設定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-28T23:00:40Z)
• MaPLe: Multi-modal Prompt Learning [54.96069171726668]
  本稿では,視覚と言語分岐の両方を対象としたマルチモーダル・プロンプト・ラーニング(MaPLe)を提案し,視覚と言語表現の整合性を改善する。 最先端のCo-CoOpと比較すると、MaPLeは優れた性能を示し、新規クラスでは3.45%の絶対的な向上を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-06T17:59:56Z)
• Dense Contrastive Visual-Linguistic Pretraining [53.61233531733243]
  画像とテキストを共同で表現するマルチモーダル表現学習手法が提案されている。 これらの手法は,大規模マルチモーダル事前学習から高レベルな意味情報を取得することにより,優れた性能を実現する。 そこで本稿では,非バイアスのDense Contrastive Visual-Linguistic Pretrainingを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-24T07:20:13Z)
• E2E-VLP: End-to-End Vision-Language Pre-training Enhanced by Visual Learning [31.622393984150314]
  本稿では,V+L理解と生成のための視覚言語事前学習モデルを提案する。 視覚表現と画像とテキスト間のセマンティックアライメントを共同で学習するための統合トランスフォーマーフレームワークを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-03T12:50:26Z)
• Towards Learning a Generic Agent for Vision-and-Language Navigation via Pre-training [150.35927365127176]
  視覚・言語ナビゲーション(VLN)タスクのための,最初の事前学習および微調整パラダイムを提案する。 自己教師付き学習方式で大量の画像-テキスト-アクション三つ子を訓練することにより、事前学習されたモデルは、視覚環境と言語命令の一般的な表現を提供する。 新たなタスクにおいてより効果的に学習し、以前は目に見えない環境でより良く一般化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-25T03:08:12Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。