論文の概要: How Does Fine-Tuning Impact Out-of-Distribution Detection for Vision-Language Models?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06048v1
• Date: Fri, 9 Jun 2023 17:16:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-12 12:22:57.949617
• Title: How Does Fine-Tuning Impact Out-of-Distribution Detection for Vision-Language Models?
• Title（参考訳）: 微調整は視覚言語モデルの分布外検出にどのように影響するか?
• Authors: Yifei Ming, Yixuan Li
• Abstract要約: 数ショットダウンストリームタスクに対するOOD検出の微調整の影響について検討する。 以上の結果から,OODスコアの適切な選択はCLIPに基づく微調整に不可欠であることが示唆された。 また, 即時学習は, ゼロショットに比較して最先端のOOD検出性能を示すことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.10807780228189
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent large vision-language models such as CLIP have shown remarkable out-of-distribution (OOD) detection and generalization performance. However, their zero-shot in-distribution (ID) accuracy is often limited for downstream datasets. Recent CLIP-based fine-tuning methods such as prompt learning have demonstrated significant improvements in ID classification and OOD generalization where OOD labels are available. Nonetheless, it remains unclear whether the model is reliable to semantic shifts without OOD labels. In this paper, we aim to bridge the gap and present a comprehensive study to understand how fine-tuning impact OOD detection for few-shot downstream tasks. By framing OOD detection as multi-modal concept matching, we establish a connection between fine-tuning methods and various OOD scores. Our results suggest that a proper choice of OOD scores is essential for CLIP-based fine-tuning. In particular, the maximum concept matching (MCM) score provides a promising solution consistently. We also show that prompt learning demonstrates the state-of-the-art OOD detection performance over the zero-shot counterpart.
• Abstract（参考訳）: 最近のCLIPのような大規模視覚言語モデルでは、OoD(out-of-distribution)の検出と一般化性能が顕著である。 しかしながら、そのゼロショットインディストリビューション(ID)精度は、ダウンストリームデータセットに制限されることが多い。 最近のCLIPに基づくインシデントラーニングのような微調整手法は、OODラベルが利用可能なID分類やOOD一般化において、大幅に改善されている。 それでも、OODラベルなしではセマンティックシフトに信頼性があるかどうかは不明だ。 本稿では,このギャップを埋めることを目的として,数発の下流タスクに対するOOD検出の微調整の影響について,総合的研究を行う。 OOD検出をマルチモーダルな概念マッチングとしてフレーミングすることにより、微調整法と様々なOODスコアとの接続を確立する。 以上の結果から,OODスコアの適切な選択はCLIPに基づく微調整に不可欠であることが示唆された。 特に、最大概念マッチング(MCM)スコアは、常に有望な解を提供する。 また, 即時学習は, ゼロショットに対して最先端のOOD検出性能を示すことを示す。

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