論文の概要: Collaboration of Pre-trained Models Makes Better Few-shot Learner

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.12255v1
• Date: Sun, 25 Sep 2022 16:23:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 16:24:19.807995
• Title: Collaboration of Pre-trained Models Makes Better Few-shot Learner
• Title（参考訳）: 事前学習モデルによる学習能力の向上
• Authors: Renrui Zhang, Hanqiu Deng, Bohao Li, Wei Zhang, Hao Dong, Hongsheng Li, Peng Gao, Yu Qiao
• Abstract要約: 少ないショット分類では、限られた訓練画像からのみ、一般化された表現を学習するために、ディープニューラルネットワークが必要である。 最近、CLIPベースの手法は、対照的な言語イメージ事前トレーニングの恩恵を受け、有望な数ショットのパフォーマンスを示している。 我々は,様々な事前学習パラダイムから様々な事前知識を取り入れた事前学習モデルのコラボレーションであるCoMoを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.89134194181042
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Few-shot classification requires deep neural networks to learn generalized representations only from limited training images, which is challenging but significant in low-data regimes. Recently, CLIP-based methods have shown promising few-shot performance benefited from the contrastive language-image pre-training. Based on this point, we question if the large-scale pre-training can alleviate the few-shot data deficiency and also assist the representation learning by the pre-learned knowledge. In this paper, we propose CoMo, a Collaboration of pre-trained Models that incorporates diverse prior knowledge from various pre-training paradigms for better few-shot learning. Our CoMo includes: CLIP's language-contrastive knowledge, DINO's vision-contrastive knowledge, and DALL-E's language-generative knowledge. Specifically, CoMo works in two aspects: few-shot data expansion and diverse knowledge ensemble. For one, we generate synthetic images via zero-shot DALL-E to enrich the few-shot training data without any manpower. For the other, we introduce a learnable Multi-Knowledge Adapter (MK-Adapter) to adaptively blend the predictions from CLIP and DINO. By such collaboration, CoMo can fully unleash the potential of different pre-training methods and unify them to perform state-of-the-art for few-shot classification. We conduct extensive experiments on 11 datasets to demonstrate the superiority and generalization ability of our approach.
• Abstract（参考訳）: 少ないショット分類では、限られたトレーニングイメージのみから一般化された表現を学ぶためにディープニューラルネットワークが必要である。 最近、CLIPベースの手法は、対照的な言語イメージ事前トレーニングの恩恵を受け、有望な数ショットのパフォーマンスを示している。 この点から, 大規模事前学習は, 少数のデータ不足を軽減し, 事前学習による表現学習を支援することができるか, 疑問を呈する。 本稿では,様々な事前学習パラダイムからの多様な事前知識を取り入れた,事前学習モデルのコラボレーションであるCoMoを提案する。 私たちのCoMoには、CLIPの言語コントラスト知識、DINOの視覚コントラスト知識、DALL-Eの言語生成知識が含まれています。 特にCoMoは、少数ショットのデータ拡張と多様な知識アンサンブルという2つの側面で機能する。 例えば、ゼロショットのDALL-Eを用いて合成画像を生成し、数ショットのトレーニングデータをマンパワーなしで強化する。 もうひとつは、CLIPとDINOの予測を適応的にブレンドする学習可能なマルチ知識アダプタ(MK-Adapter)を提案する。 このようなコラボレーションによって、CoMoはさまざまな事前訓練手法の可能性を完全に解き放ち、数発の分類で最先端の処理を行うように統一することができる。 提案手法の優越性と一般化能力を示すために,11のデータセットについて広範な実験を行った。

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