論文の概要: Improved Visual Fine-tuning with Natural Language Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01489v1
• Date: Tue, 4 Apr 2023 03:08:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-05 15:32:21.934650
• Title: Improved Visual Fine-tuning with Natural Language Supervision
• Title（参考訳）: 自然言語による視覚の微調整の改善
• Authors: Junyang Wang, Yuanhong Xu, Juhua Hu, Ming Yan, Jitao Sang, Qi Qian
• Abstract要約: 事前学習モデルの微調整は、大規模な事前学習データからの意味情報を活用することができる。 事前学習タスクとデータによる事前学習モデルに存在するバイアスは、より少ない注意を惹きつける。 固定テキスト分類器から得られた参照分布を導入し,学習した視覚分類器の正規化を支援する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.491337569602393
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fine-tuning a pre-trained model can leverage the semantic information from large-scale pre-training data and mitigate the over-fitting problem on downstream tasks with limited training examples. While the problem of catastrophic forgetting in backbone has been extensively studied, the potential bias existing in a pre-trained model due to the corresponding pre-training task and data, attracts less attention. In this work, we investigate this problem by demonstrating that the obtained classifier after fine-tuning will be close to that induced by the pre-trained model. To reduce the bias in the classifier effectively, we introduce a reference distribution obtained from a fixed text classifier, which can help regularize the learned vision classifier. The proposed method, Text Supervised fine-tuning (TeS), is evaluated with diverse pre-trained vision models including ResNet and ViT, and text encoders including BERT and CLIP, on 11 downstream tasks. The consistent improvement with a clear margin over distinct scenarios confirms the effectiveness of our proposal.
• Abstract（参考訳）: 事前学習モデルの微調整は、大規模な事前学習データからの意味情報を活用でき、限られたトレーニング例で下流タスクの過度な適合問題を軽減できる。 バックボーンにおける破滅的忘れの問題は広く研究されているが、対応する事前学習タスクとデータによる事前学習モデルに存在する潜在的なバイアスは、あまり注目されていない。 本研究では,本研究で得られた分類器が,事前学習モデルにより誘導されるものに近くなることを示した。 分類器のバイアスを効果的に低減するため、学習した視覚分類器を正則化するための固定テキスト分類器から得られる参照分布を導入する。 提案手法であるtext supervised fine-tuning (tes) は,resnet や vit,bert や clip などのテキストエンコーダを11のダウンストリームタスクで評価した。 異なるシナリオに対する明確なマージンによる一貫した改善は、提案の有効性を確認します。

関連論文リスト

• SINDER: Repairing the Singular Defects of DINOv2 [61.98878352956125]
  大規模なデータセットでトレーニングされたビジョントランスフォーマーモデルは、抽出したパッチトークンにアーティファクトを表示することが多い。 本稿では,小さなデータセットのみを用いて構造欠陥を補正するスムーズなスムーズな正規化を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-23T20:34:23Z)
• Data Adaptive Traceback for Vision-Language Foundation Models in Image Classification [34.37262622415682]
  我々はData Adaptive Tracebackと呼ばれる新しい適応フレームワークを提案する。 具体的には、ゼロショット法を用いて、事前学習データの最もダウンストリームなタスク関連サブセットを抽出する。 我々は、擬似ラベルに基づく半教師付き手法を採用し、事前学習画像の再利用と、半教師付き学習における確証バイアス問題に対処するための視覚言語コントラスト学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-11T18:01:58Z)
• LEVI: Generalizable Fine-tuning via Layer-wise Ensemble of Different Views [28.081794908107604]
  ファインチューニングは、新しい下流タスクで事前訓練された基礎モデルのパワーを活用するために使用される。 近年の研究では、微調整されたモデルから目に見えない分布への一般化の課題が観察されている。 そこで本研究では,タスク固有モデルを用いて,事前学習したモデルを階層的に適応的に組み立てる,一般化可能なファインチューニング手法LEVIを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-07T08:16:40Z)
• Make Prompts Adaptable: Bayesian Modeling for Vision-Language Prompt Learning with Data-Dependent Prior [14.232144691524528]
  最近のVision-Language Pretrainedモデルは、多くの下流タスクのバックボーンとなっている。 MLEトレーニングは、トレーニングデータにおいて、コンテキストベクトルを過度に適合する画像特徴に導くことができる。 本稿では,素早い学習のためのベイズ的枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-09T10:15:59Z)
• Progressive Feature Adjustment for Semi-supervised Learning from Pretrained Models [39.42802115580677]
  半教師付き学習(SSL)はラベル付きデータとラベルなしデータの両方を利用して予測モデルを構築することができる。 近年の文献では、事前訓練されたモデルで最先端のSSLを適用しても、トレーニングデータの潜在能力を最大限に発揮できないことが示唆されている。 本稿では,ラベルの誤りに敏感でない特徴抽出器を更新するために,非ラベルデータから擬似ラベルを使用することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-09T01:57:14Z)
• DR-Tune: Improving Fine-tuning of Pretrained Visual Models by Distribution Regularization with Semantic Calibration [38.4461170690033]
  セマンティックキャリブレーションを用いた分布正規化(DR-Tune)という,新しい微調整フレームワークを提案する。 DR-Tuneは、下流タスクヘッドを強制して、事前訓練された特徴分布の分類誤差を低減することで、分散正則化を採用する。 セマンティックドリフトによる干渉を軽減するため,セマンティックキャリブレーション(SC)モジュールを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-23T10:59:20Z)
• Rethinking Visual Prompt Learning as Masked Visual Token Modeling [106.71983630652323]
  マスク付き視覚トークンモデリング(VPTM)として視覚プロンプト学習を提案し、下流の視覚分類を事前訓練されたマスク付き視覚トークン予測に変換する。 VPTMは、生成前訓練された視覚モデルにおける最初の視覚的プロンプト法であり、タスク修正による事前学習と下流視覚分類の整合性を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-09T02:43:10Z)
• Understanding and Mitigating Overfitting in Prompt Tuning for Vision-Language Models [108.13378788663196]
  本稿では, トレーニング過程全体において, 低ランク部分空間にバックプロパゲーションの勾配を投影するSubspace Prompt Tuning(SubPT)を提案する。 我々はCoOpにノベル・ラーナー・フィーチャー(NFL)を装備し、学習したプロンプトをトレーニングセット以外の新しいカテゴリに一般化する能力を高める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-04T02:06:22Z)
• Self-Distillation for Further Pre-training of Transformers [83.84227016847096]
  我々は、さらなる事前学習段階の正則化として自己蒸留を提案する。 画像およびテキスト分類タスクのための様々なベンチマークデータセットにおける自己蒸留の有効性を実証的に検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-30T02:25:12Z)
• Pro-tuning: Unified Prompt Tuning for Vision Tasks [133.12978197265596]
  ファインチューニングは、トレーニング済みの視覚モデルを利用して下流タスクを実行するデファクトアプローチである。 本研究では,様々な下流視覚タスクに凍結視覚モデルを適用するために,パラメータ効率のよいプロンプトチューニング(Pro-tuning)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-28T21:09:31Z)
• 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)

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。