論文の概要: TOAST: Transfer Learning via Attention Steering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15542v2
• Date: Tue, 11 Jul 2023 17:57:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-12 18:20:18.306065
• Title: TOAST: Transfer Learning via Attention Steering
• Title（参考訳）: toast: 注意ステアリングによる転校学習
• Authors: Baifeng Shi, Siyu Gai, Trevor Darrell, Xin Wang
• Abstract要約: 現在の伝達学習法は、しばしばタスク関連機能に焦点をあてることに失敗する。 タスク固有の特徴に注意を向ける新しい伝達学習アルゴリズムであるTop-Down Attention Steering(TOAST)を紹介する。 TOASTは、さまざまなきめ細かい視覚分類データセットのパフォーマンスを大幅に改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.83191769502763
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transfer learning involves adapting a pre-trained model to novel downstream tasks. However, we observe that current transfer learning methods often fail to focus on task-relevant features. In this work, we explore refocusing model attention for transfer learning. We introduce Top-Down Attention Steering (TOAST), a novel transfer learning algorithm that keeps the pre-trained backbone frozen, selects task-relevant features in the output, and feeds those features back to the model to steer the attention to the task-specific features. By refocusing the attention only, TOAST achieves state-of-the-art results on a number of transfer learning benchmarks, while having a small number of tunable parameters. Compared to fully fine-tuning, LoRA, and prompt tuning, TOAST substantially improves performance across a range of fine-grained visual classification datasets (e.g., 81.1% -> 86.2% on FGVC). TOAST also outperforms the fully fine-tuned Alpaca and Vicuna models on instruction-following language generation. Code is available at https://github.com/bfshi/TOAST.
• Abstract（参考訳）: トランスファーラーニングでは、トレーニング済みのモデルを下流タスクに適応させる。 しかし,現在の移動学習手法はタスク関連機能に焦点を合わせないことが多い。 本研究では,転帰学習のための再焦点モデルに着目した。 本稿では,事前学習したバックボーンを凍結したまま保存し,タスク関連機能を抽出し,それらの特徴をモデルにフィードバックし,タスク固有の特徴に注意を向ける新しい転送学習アルゴリズムであるTop-Down Attention Steering(TOAST)を紹介する。 注意のみに焦点を合わせることで、TOASTは、少数の調整可能なパラメータを持ちながら、多くの移行学習ベンチマークで最先端の結果を達成する。 完全な微調整、LoRA、即時チューニングと比較すると、TOASTは様々な細かい視覚分類データセット(例えばFGVCでは81.1%から86.2%)のパフォーマンスを大幅に向上させる。 TOASTはまた、命令追従言語生成において、完全に調整されたAlpacaとVicunaモデルよりも優れている。 コードはhttps://github.com/bfshi/TOASTで入手できる。

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