論文の概要: Fine-tuning Image Transformers using Learnable Memory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.15243v1
• Date: Tue, 29 Mar 2022 05:26:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-30 15:15:03.149158
• Title: Fine-tuning Image Transformers using Learnable Memory
• Title（参考訳）: 学習メモリを用いた微調整画像変換器
• Authors: Mark Sandler, Andrey Zhmoginov, Max Vladymyrov, Andrew Jackson
• Abstract要約: 学習可能なメモリトークンを用いた視覚変換器モデルの拡張を提案する。 当社のアプローチでは,パラメータの少ないモデルで,新たなタスクに適応することが可能です。 層ごとのトークン数が少ないモデルの拡張は精度を著しく向上させることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.478892724736404
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper we propose augmenting Vision Transformer models with learnable memory tokens. Our approach allows the model to adapt to new tasks, using few parameters, while optionally preserving its capabilities on previously learned tasks. At each layer we introduce a set of learnable embedding vectors that provide contextual information useful for specific datasets. We call these "memory tokens". We show that augmenting a model with just a handful of such tokens per layer significantly improves accuracy when compared to conventional head-only fine-tuning, and performs only slightly below the significantly more expensive full fine-tuning. We then propose an attention-masking approach that enables extension to new downstream tasks, with a computation reuse. In this setup in addition to being parameters efficient, models can execute both old and new tasks as a part of single inference at a small incremental cost.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,学習可能なメモリトークンを用いた視覚トランスフォーマーモデルの拡張を提案する。 我々のアプローチでは、モデルが新しいタスクに適応し、パラメータが少なく、オプションで以前に学習したタスクでその機能を保存することができる。 各レイヤに学習可能な埋め込みベクターセットを導入し、特定のデータセットに有用なコンテキスト情報を提供します。 これらを“メモリトークン”と呼びます。 従来の頭部のみの微調整に比べて, 層当たりのトークン数が少ないモデルでは精度が著しく向上し, より高価な完全微調整よりもわずかに低い性能を示した。 次に,計算の再利用により,新しいダウンストリームタスクへの拡張を可能にするアテンションマスキング手法を提案する。 この設定では、パラメータ効率に加えて、モデルは小さなインクリメンタルコストで単一推論の一部として古いタスクと新しいタスクの両方を実行することができる。

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