論文の概要: Do We Really Need a Large Number of Visual Prompts?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17223v2
• Date: Sun, 12 May 2024 21:45:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 01:42:01.294641
• Title: Do We Really Need a Large Number of Visual Prompts?
• Title（参考訳）: 大量のビジュアルプロンプトは本当に必要か?
• Authors: Youngeun Kim, Yuhang Li, Abhishek Moitra, Ruokai Yin, Priyadarshini Panda,
• Abstract要約: 視覚変換器アーキテクチャの微調整性能と自己注意操作に及ぼすプロンプト数の影響を解析する。 本稿では,少数のプロンプトを用いて性能劣化を防止することを目的とした,PC(Prompt Condensation)技術を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.85637456240694
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Due to increasing interest in adapting models on resource-constrained edges, parameter-efficient transfer learning has been widely explored. Among various methods, Visual Prompt Tuning (VPT), prepending learnable prompts to input space, shows competitive fine-tuning performance compared to training of full network parameters. However, VPT increases the number of input tokens, resulting in additional computational overhead. In this paper, we analyze the impact of the number of prompts on fine-tuning performance and self-attention operation in a vision transformer architecture. Through theoretical and empirical analysis we show that adding more prompts does not lead to linear performance improvement. Further, we propose a Prompt Condensation (PC) technique that aims to prevent performance degradation from using a small number of prompts. We validate our methods on FGVC and VTAB-1k tasks and show that our approach reduces the number of prompts by ~70% while maintaining accuracy.
• Abstract（参考訳）: 資源制約のあるエッジにモデルを適用することへの関心が高まっているため、パラメータ効率の高い転送学習が広く研究されている。 Visual Prompt Tuning (VPT)は、入力空間への学習可能なプロンプトを予測し、完全なネットワークパラメータのトレーニングと比較して、競争力のある微調整性能を示す。 しかし、VPTは入力トークンの数を増やし、計算オーバーヘッドを増大させる。 本稿では,視覚トランスアーキテクチャの微調整性能と自己注意操作に及ぼすプロンプト数の影響を解析する。 理論的および経験的分析を通して、より多くのプロンプトを追加すると線形性能が向上しないことを示す。 さらに,少数のプロンプトの使用による性能劣化を防止することを目的とした,PC(Prompt Condensation)技術を提案する。 提案手法はFGVCとVTAB-1kのタスクに対して検証し,精度を維持しながらプロンプト数を約70%削減することを示す。

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