論文の概要: Patch-Token Aligned Bayesian Prompt Learning for Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09100v1
• Date: Thu, 16 Mar 2023 06:09:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-17 16:35:40.872423
• Title: Patch-Token Aligned Bayesian Prompt Learning for Vision-Language Models
• Title（参考訳）: 視覚言語モデルのためのパッチトケンアライメントベイズ学習
• Authors: Xinyang Liu, Dongsheng Wang, Miaoge Li, Zhibin Duan, Yishi Xu, Bo Chen, Mingyuan Zhou
• Abstract要約: ラベル固有のプロンプトを階層的に生成する。 我々は視覚知識と画像とそれに対応するプロンプトを最適輸送下でパッチやトークンセットとして意味的に正規化する。 提案手法は,インスタンス条件付きプロンプトを生成して一般化性を向上させる条件付きケースに容易に拡張できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.37786467926044
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: For downstream applications of vision-language pre-trained models, there has been significant interest in constructing effective prompts. Existing works on prompt engineering, which either require laborious manual designs or optimize the prompt tuning as a point estimation problem, may fail to describe diverse characteristics of categories and limit their applications. We introduce a Bayesian probabilistic resolution to prompt learning, where the label-specific stochastic prompts are generated hierarchically by first sampling a latent vector from an underlying distribution and then employing a lightweight generative model. Importantly, we semantically regularize prompt learning with the visual knowledge and view images and the corresponding prompts as patch and token sets under optimal transport, which pushes the prompt tokens to faithfully capture the label-specific visual concepts, instead of overfitting the training categories. Moreover, the proposed model can also be straightforwardly extended to the conditional case where the instance-conditional prompts are generated to improve the generalizability. Extensive experiments on 15 datasets show promising transferability and generalization performance of our proposed model.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語事前学習モデルの下流への応用では,効果的なプロンプトの構築に多大な関心が寄せられている。 既存のプロンプトエンジニアリングの作業は、手間のかかる手動設計が必要か、ポイント推定問題としてプロンプトチューニングを最適化するかのいずれかであり、カテゴリの多様な特性を記述せず、アプリケーションを制限することはできない。 そこでは,ラベル固有の確率的プロンプトを階層的に生成し,まず下位分布から潜在ベクトルをサンプリングし,次いで軽量な生成モデルを用いて学習を促すベイズ確率論的解法を提案する。 重要なことに、私たちは視覚知識とビューイメージとそれに対応するプロンプトを最適なトランスポート下でパッチやトークンセットとして意味的に規則化し、トレーニングカテゴリを過度に適合させるのではなく、ラベル固有の視覚概念を忠実に捉えるようにプロンプトトークンをプッシュする。 さらに、提案モデルは、一般化性を改善するためにインスタンス条件付きプロンプトが生成される条件付きケースに簡単に拡張することもできる。 15のデータセットに対する大規模な実験により,提案モデルの有効性と一般化性能が示された。

関連論文リスト

• Efficient and Context-Aware Label Propagation for Zero-/Few-Shot Training-Free Adaptation of Vision-Language Model [41.55165760439727]
  視覚言語モデル(VLM)は、さまざまな下流タスクに取り組むために、トレーニング済みの大きなモデルを活用することで、機械学習に革命をもたらした。 ラベル効率適応と推論のためのグラフベースの手法を提案する。 提案手法は,テキストプロンプト,少数ショット例,テストサンプルのグラフを動的に構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-24T09:15:00Z)
• Hard Prompts Made Interpretable: Sparse Entropy Regularization for Prompt Tuning with RL [29.01858866450715]
  ソフトQ-ラーニングを利用した最適なプロンプトを見つけることを目的としたRLPromptを提案する。 結果は有望な結果を示す一方で,プロンプトが不自然に現れることがしばしばあり,その解釈可能性を妨げることが確認されている。 この制限をスパルス・ツァリスエントロピー正規化(英語版)を用いて解決する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-20T03:10:19Z)
• Pre-Trained Vision-Language Models as Partial Annotators [40.89255396643592]
  事前学習された視覚言語モデルは、画像と自然言語の統一表現をモデル化するために大量のデータを学習する。 本稿では,事前学習型モデルアプリケーションのための「事前学習型-弱教師付き学習」パラダイムについて検討し,画像分類タスクの実験を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T17:17:27Z)
• LAMM: Label Alignment for Multi-Modal Prompt Learning [17.478967970736115]
  我々は、下流データセットのカテゴリ埋め込みをエンドツーエンドのトレーニングによって調整できる、textbfLAMMという革新的なラベルアライメント手法を提案する。 本手法は,既存のマルチモーダル・プロンプト学習モデルの性能を大幅に向上させる。 提案手法は,他の素早いチューニング手法と比較して,連続学習の優位性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-13T15:29:52Z)
• MetricPrompt: Prompting Model as a Relevance Metric for Few-shot Text Classification [65.51149771074944]
  MetricPromptは、数発のテキスト分類タスクをテキストペア関連性推定タスクに書き換えることで、言語設計の難易度を緩和する。 広範に使われている3つのテキスト分類データセットを4つのショット・セッティングで実験する。 結果から,MetricPromptは,手動弁証法や自動弁証法よりも優れた性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-15T06:51:35Z)
• POUF: Prompt-oriented unsupervised fine-tuning for large pre-trained models [62.23255433487586]
  モデルに微調整を施したり、ラベルのないターゲットデータにプロンプトを施したりするための教師なしの微調整フレームワークを提案する。 本稿では,プロンプトとターゲットデータから抽出した離散分布を整列させて,言語拡張視覚とマスキング言語モデルの両方に適用する方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-29T22:05:22Z)
• Dynamic Prompting: A Unified Framework for Prompt Tuning [33.175097465669374]
  本稿では、特定のタスクやインスタンスに基づいて、異なるプロンプトの要因を動的に決定する統合動的プロンプト(DP)チューニング戦略を提案する。 実験結果は、幅広いタスクにわたる動的プロンプトチューニングによって達成された顕著なパフォーマンス改善を裏付けるものである。 我々は、全データ、少数ショット、マルチタスクのシナリオの下で、我々のアプローチの普遍的な適用性を確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-06T06:04:46Z)
• Unified Vision and Language Prompt Learning [86.1530128487077]
  本稿では,テキストプロンプトチューニングと視覚的プロンプトチューニングという,2つの代表的プロンプトチューニング手法に関する体系的研究を行う。 主要な発見は、テキストプロンプトチューニングは、高いクラス内の視覚的ばらつきを持つデータでは失敗する一方で、視覚的プロンプトチューニングはクラス間のばらつきを低く扱えないことである。 両世界から最高のものを組み合わせるために、我々はUnified Prompt Tuning (UPT)と呼ばれる単純なアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-13T17:50:24Z)
• Learning to Prompt for Vision-Language Models [82.25005817904027]
  視覚言語による事前学習が表現学習の有望な代替手段として登場した。 画像と離散ラベルを使って、視覚的な概念と見なされる一連の重みを学習する伝統から、2つの異なるエンコーダのための画像と生のテキストの整列へと移行する。 このようなパラダイムは、より広範な監視源の恩恵を受け、下流タスクへのゼロショット転送を可能にします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-02T17:57:31Z)
• Bayesian Attention Modules [65.52970388117923]
  実装や最適化が容易な,スケーラブルな注目バージョンを提案する。 本実験は,提案手法が対応するベースラインに対して一貫した改善をもたらすことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-20T20:30:55Z)

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。