論文の概要: Efficient Adaptation of Large Vision Transformer via Adapter Re-Composing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06234v2
• Date: Wed, 17 Jan 2024 00:03:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-18 20:24:31.824481
• Title: Efficient Adaptation of Large Vision Transformer via Adapter Re-Composing
• Title（参考訳）: アダプタ再構成による大型視覚変圧器の効率的な適応
• Authors: Wei Dong, Dawei Yan, Zhijun Lin, Peng Wang
• Abstract要約: 高容量事前学習モデルはコンピュータビジョンにおける問題解決に革命をもたらした。 本稿では,効率的な事前学習モデル適応に対処する新しい適応型再コンパイル(ARC)戦略を提案する。 提案手法は適応パラメータの再利用可能性について考察し,パラメータ共有方式を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.88477151877883
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The advent of high-capacity pre-trained models has revolutionized problem-solving in computer vision, shifting the focus from training task-specific models to adapting pre-trained models. Consequently, effectively adapting large pre-trained models to downstream tasks in an efficient manner has become a prominent research area. Existing solutions primarily concentrate on designing lightweight adapters and their interaction with pre-trained models, with the goal of minimizing the number of parameters requiring updates. In this study, we propose a novel Adapter Re-Composing (ARC) strategy that addresses efficient pre-trained model adaptation from a fresh perspective. Our approach considers the reusability of adaptation parameters and introduces a parameter-sharing scheme. Specifically, we leverage symmetric down-/up-projections to construct bottleneck operations, which are shared across layers. By learning low-dimensional re-scaling coefficients, we can effectively re-compose layer-adaptive adapters. This parameter-sharing strategy in adapter design allows us to significantly reduce the number of new parameters while maintaining satisfactory performance, thereby offering a promising approach to compress the adaptation cost. We conduct experiments on 24 downstream image classification tasks using various Vision Transformer variants to evaluate our method. The results demonstrate that our approach achieves compelling transfer learning performance with a reduced parameter count. Our code is available at \href{https://github.com/DavidYanAnDe/ARC}{https://github.com/DavidYanAnDe/ARC}.
• Abstract（参考訳）: 高容量事前学習モデルの出現は、コンピュータビジョンにおける問題解決に革命をもたらし、タスク固有のモデルの訓練から事前学習モデルへの適応へと焦点を移した。 その結果,大規模な事前学習モデルによる下流作業の効率化が目覚ましい研究領域となっている。 既存のソリューションは主に軽量アダプタの設計と、事前訓練されたモデルとの相互作用に焦点を当てており、更新を必要とするパラメータの数を最小化することを目的としている。 本研究では,新しい視点からより効率的な事前学習モデル適応に対応する新しいアダプタ再合成(arc)戦略を提案する。 本稿では適応パラメータの再利用性を検討し,パラメータ共有方式を提案する。 具体的には、対称的なダウン/アッププロジェクションを利用して、レイヤ間で共有されるボトルネック操作を構築します。 低次元再スケーリング係数を学習することにより、層適応型アダプタを効果的に再構成することができる。 アダプタ設計におけるパラメータ共有戦略により、良好な性能を維持しつつ、新しいパラメータの数を著しく削減し、適応コストを圧縮するための有望なアプローチを提供する。 様々な視覚変換器を用いた24の下流画像分類タスクの実験を行い,その評価を行った。 その結果,本手法はパラメータ数を減らし,魅力的な伝達学習性能が得られることを示した。 私たちのコードは \href{https://github.com/DavidYanAnDe/ARC}{https://github.com/DavidYanAnDe/ARC} で利用可能です。

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