論文の概要: SCT: A Simple Baseline for Parameter-Efficient Fine-Tuning via Salient Channels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08513v5
• Date: Mon, 29 Apr 2024 16:20:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-01 00:54:37.978653
• Title: SCT: A Simple Baseline for Parameter-Efficient Fine-Tuning via Salient Channels
• Title（参考訳）: SCT:Salient Channelsを用いたパラメータ効率の良いファインチューニングのための簡易ベースライン
• Authors: Henry Hengyuan Zhao, Pichao Wang, Yuyang Zhao, Hao Luo, Fan Wang, Mike Zheng Shou,
• Abstract要約: そこで本研究では,Salient Channel Tuning (SCT) と呼ばれる簡易かつ効果的な手法を提案する。 19の視覚的伝達学習の下流タスクに対する実験により、SCTは19のタスクのうち18のタスクにおいて、完全な微調整よりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.82186536415279
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pre-trained vision transformers have strong representation benefits to various downstream tasks. Recently, many parameter-efficient fine-tuning (PEFT) methods have been proposed, and their experiments demonstrate that tuning only 1\% extra parameters could surpass full fine-tuning in low-data resource scenarios. However, these methods overlook the task-specific information when fine-tuning diverse downstream tasks. In this paper, we propose a simple yet effective method called "Salient Channel Tuning" (SCT) to leverage the task-specific information by forwarding the model with the task images to select partial channels in a feature map that enables us to tune only 1/8 channels leading to significantly lower parameter costs. Experiments on 19 visual transfer learning downstream tasks demonstrate that our SCT outperforms full fine-tuning on 18 out of 19 tasks by adding only 0.11M parameters of the ViT-B, which is 780$\times$ fewer than its full fine-tuning counterpart. Furthermore, experiments on domain generalization and few-shot classification further demonstrate the effectiveness and generic of our approach. The code is available at https://github.com/showlab/SCT.
• Abstract（参考訳）: 事前学習された視覚変換器は、様々な下流タスクに強力な表現上の利点がある。 近年,多くのパラメータ効率細調整法が提案されており,その実験により,低データのリソースシナリオにおいて,パラメータの調整が完全な微調整を超えることが示されている。 しかし、これらの手法は、様々な下流タスクを微調整する際、タスク固有の情報を見落としている。 本稿では,SCT(Salient Channel Tuning)と呼ばれる簡易かつ効果的な手法を提案する。タスクイメージをモデルに転送し,特徴マップ内の部分的なチャネルを選択することで,パラメータコストを大幅に低減する1/8チャネルのみをチューニングできる。 19の視覚的伝達学習タスクの実験では、SCTは19のタスクのうち18のタスクに対して、完全な微調整よりも780$\times$のVT-Bのパラメータをわずか0.11M加えることで、完全な微調整よりも優れていた。 さらに、ドメインの一般化と少数ショット分類に関する実験は、我々のアプローチの有効性と汎用性をさらに示している。 コードはhttps://github.com/showlab/SCTで公開されている。

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