論文の概要: Text-driven Prompt Generation for Vision-Language Models in Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06123v1
• Date: Mon, 9 Oct 2023 19:57:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-11 23:33:53.377937
• Title: Text-driven Prompt Generation for Vision-Language Models in Federated Learning
• Title（参考訳）: 連合学習における視覚言語モデルのためのテキスト駆動プロンプト生成
• Authors: Chen Qiu, Xingyu Li, Chaithanya Kumar Mummadi, Madan Ravi Ganesh, Zhenzhen Li, Lu Peng, Wan-Yi Lin
• Abstract要約: FedTPG(Federated Text-Driven Prompt Generation)を提案する。 FedTPGは、複数のリモートクライアントにまたがる統一的なプロンプト生成ネットワークをスケーラブルに学習する。 9つの多様な画像分類データセットを総合的に評価した結果,既存のフェデレーション・プロンプト・ラーニング・手法よりも優れた手法であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.005620820818756
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Prompt learning for vision-language models, e.g., CoOp, has shown great success in adapting CLIP to different downstream tasks, making it a promising solution for federated learning due to computational reasons. Existing prompt learning techniques replace hand-crafted text prompts with learned vectors that offer improvements on seen classes, but struggle to generalize to unseen classes. Our work addresses this challenge by proposing Federated Text-driven Prompt Generation (FedTPG), which learns a unified prompt generation network across multiple remote clients in a scalable manner. The prompt generation network is conditioned on task-related text input, thus is context-aware, making it suitable to generalize for both seen and unseen classes. Our comprehensive empirical evaluations on nine diverse image classification datasets show that our method is superior to existing federated prompt learning methods, that achieve overall better generalization on both seen and unseen classes and is also generalizable to unseen datasets.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語モデルのプロンプト学習(例えばcoop)は、異なる下流タスクにクリップを適用することに成功し、計算上の理由から連合学習に有望なソリューションとなっている。 既存のプロンプト学習テクニックは、手作りのテキストプロンプトを、見慣れたクラスの改善を提供するが、目に見えないクラスへの一般化に苦しむ学習ベクターに置き換える。 本研究では,複数のリモートクライアント間の統一的なプロンプト生成ネットワークをスケーラブルに学習するfederated text-driven prompt generation (fedtpg)を提案することで,この問題に対処した。 即時生成ネットワークはタスク関連テキスト入力に条件付けされており、コンテキスト対応であり、見知らぬクラスと見えないクラスの両方に一般化するのに適している。 9つの画像分類データセットに関する包括的実証的評価から,本手法は既存のフェデレーション型プロンプト学習法よりも優れていることが判明した。

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