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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09100v2
• Date: Mon, 1 Jul 2024 15:29:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-02 18:19:41.197456
• Title: Patch-Prompt Aligned Bayesian Prompt Tuning for Vision-Language Models
• Title（参考訳）: 視覚言語モデルのためのパッチプロンプトアライメントベイズプロンプトチューニング
• Authors: Xinyang Liu, Dongsheng Wang, Bowei Fang, Miaoge Li, Zhibin Duan, Yishi Xu, Bo Chen, Mingyuan Zhou,
• Abstract要約: そこでは,まず下位分布から潜在ベクトルをサンプリングし,次に軽量な生成モデルを用いてラベル固有のプロンプトを階層的に生成する。 提案手法の有効性は,少数ショット画像認識,ベース・ツー・ニュージェネリゼーション,データセット転送学習,ドメインシフトの4つのタスクで評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.77653835765705
• 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 tuning, 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 the tuning process by minimizing the statistical distance between the visual patches and linguistic prompts, which pushes the stochastic label representations to faithfully capture diverse visual concepts, instead of overfitting the training categories. We evaluate the effectiveness of our approach on four tasks: few-shot image recognition, base-to-new generalization, dataset transfer learning, and domain shifts. Extensive results over 15 datasets show promising transferability and generalization performance of our proposed model, both quantitatively and qualitatively.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語事前学習モデルの下流での応用には、効果的なプロンプトの構築に大き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研究は、厳格な手動設計を必要とするか、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、カテゴリの様々な特性を記述できず、アプリケーションを制限することに失敗する可能性がある。 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,次に軽量な生成モデルを用いる。 重要なことに、私たちは視覚パッチと言語的プロンプトの統計的距離を最小化し、トレーニングカテゴリを過度に適合させるのではなく、様々な視覚概念を忠実に捉えるように、確率的ラベル表現を推し進めることで、チューニングプロセスを意味的に調整する。 提案手法の有効性は,少数ショット画像認識,ベース・ツー・ニュージェネリゼーション,データセット転送学習,ドメインシフトの4つのタスクで評価する。 15個のデータセットにまたがる広範囲な結果から,提案したモデルの有望な転送性および一般化性能が定量的にも定性的にも示された。

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