論文の概要: Distribution-Aware Prompt Tuning for Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03406v1
• Date: Wed, 6 Sep 2023 23:49:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-08 14:51:00.105184
• Title: Distribution-Aware Prompt Tuning for Vision-Language Models
• Title（参考訳）: 視覚言語モデルのための分布認識型プロンプトチューニング
• Authors: Eulrang Cho, Jooyeon Kim, Hyunwoo J. Kim
• Abstract要約: プロンプトチューニングの鍵は、モデルパラメータを固定した学習可能なベクトルを介して、2つのモード間の特徴空間アライメントである。 この観測に触発されて、視覚言語モデルのための分布認識プロンプトチューニング(DAPT)を提案する。 11のベンチマークデータセットに対する実験により,本手法が一般化可能性を大幅に向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.02599087680773
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pre-trained vision-language models (VLMs) have shown impressive performance on various downstream tasks by utilizing knowledge learned from large data. In general, the performance of VLMs on target tasks can be further improved by prompt tuning, which adds context to the input image or text. By leveraging data from target tasks, various prompt-tuning methods have been studied in the literature. A key to prompt tuning is the feature space alignment between two modalities via learnable vectors with model parameters fixed. We observed that the alignment becomes more effective when embeddings of each modality are `well-arranged' in the latent space. Inspired by this observation, we proposed distribution-aware prompt tuning (DAPT) for vision-language models, which is simple yet effective. Specifically, the prompts are learned by maximizing inter-dispersion, the distance between classes, as well as minimizing the intra-dispersion measured by the distance between embeddings from the same class. Our extensive experiments on 11 benchmark datasets demonstrate that our method significantly improves generalizability. The code is available at https://github.com/mlvlab/DAPT.
• Abstract（参考訳）: 事前学習された視覚言語モデル(VLM)は、大規模データから学習した知識を活用して、様々な下流タスクにおいて印象的な性能を示した。 一般に、ターゲットタスクにおけるVLMの性能は、入力画像やテキストにコンテキストを追加するプロンプトチューニングによってさらに向上することができる。 対象タスクからのデータを活用することで,様々なプロンプトチューニング手法が文献で研究されている。 プロンプトチューニングの鍵は、モデルパラメータが固定された学習可能なベクトルによる2つのモダリティ間の特徴空間アライメントである。 それぞれのモダリティの埋め込みが潜在空間に 'well-arranged' されると、アライメントがより効果的になる。 この観測にインスパイアされ、我々は視覚言語モデルのための分散対応プロンプトチューニング(DAPT)を提案した。 具体的には、クラス間の距離を最大化し、同じクラスからの埋め込み間の距離によって測定される分散内を最小化することで、プロンプトを学習する。 11のベンチマークデータセットに対する広範な実験により,本手法が一般化可能性を大幅に向上することが示された。 コードはhttps://github.com/mlvlab/daptで入手できる。

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