Fugu-MT 論文翻訳(概要): Overcoming the Pitfalls of Vision-Language Model Finetuning for OOD Generalization

論文の概要: Overcoming the Pitfalls of Vision-Language Model Finetuning for OOD Generalization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15914v1
Date: Mon, 29 Jan 2024 06:57:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-30 15:53:17.102574
Title: Overcoming the Pitfalls of Vision-Language Model Finetuning for OOD Generalization
Title（参考訳）: OOD一般化のための視覚言語モデルファインタニングの落とし穴を克服する
Authors: Yuhang Zang, Hanlin Goh, Josh Susskind, Chen Huang
Abstract要約: 既存の視覚言語モデルは、様々な視覚領域やタスクに対して強力な一般化を示す。本稿では,OOD ゲネラリゼーションを改良するための新しいアプローチである OGEN を提案する。具体的には、未知のクラスのクラス名のみを使用して、OOD機能を合成するために、クラス条件フィーチャジェネレータが導入された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.170049816808797
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Existing vision-language models exhibit strong generalization on a variety of visual domains and tasks. However, such models mainly perform zero-shot recognition in a closed-set manner, and thus struggle to handle open-domain visual concepts by design. There are recent finetuning methods, such as prompt learning, that not only study the discrimination between in-distribution (ID) and out-of-distribution (OOD) samples, but also show some improvements in both ID and OOD accuracies. In this paper, we first demonstrate that vision-language models, after long enough finetuning but without proper regularization, tend to overfit the known classes in the given dataset, with degraded performance on unknown classes. Then we propose a novel approach OGEN to address this pitfall, with the main focus on improving the OOD GENeralization of finetuned models. Specifically, a class-conditional feature generator is introduced to synthesize OOD features using just the class name of any unknown class. Such synthesized features will provide useful knowledge about unknowns and help regularize the decision boundary between ID and OOD data when optimized jointly. Equally important is our adaptive self-distillation mechanism to regularize our feature generation model during joint optimization, i.e., adaptively transferring knowledge between model states to further prevent overfitting. Experiments validate that our method yields convincing gains in OOD generalization performance in different settings.
Abstract（参考訳）: 既存の視覚言語モデルは、様々な視覚領域やタスクに対して強い一般化を示す。しかし、そのようなモデルは主にゼロショット認識をクローズドセットで行うため、設計によってオープンドメインの視覚概念を扱うのに苦労する。近年, 即時学習などの微調整手法では, 分布内 (ID) と分布外 (OOD) の識別だけでなく, ID と OOD の精度にもいくつかの改善が見られた。本稿ではまず,与えられたデータセットの既知のクラスを十分に微調整した上で適切な正規化を行わない視覚言語モデルが,未知のクラスのパフォーマンスを低下させながら,その既知のクラスに過剰に適合する傾向があることを実証する。そこで我々は,この落とし穴に対処するための新しいアプローチであるOGENを提案し,その主な焦点は,微調整モデルのOODジェネラリゼーションの改善である。具体的には、未知のクラスのクラス名のみを使用してood機能を合成するために、クラス条件特徴生成器が導入される。このような合成された機能は未知に関する有用な知識を提供し、共同で最適化された ID と OOD データ間の決定境界を規則化するのに役立ちます。同様に重要なことは、共同最適化中に特徴生成モデルを正規化するための適応的な自己蒸留機構である。実験により,OODの一般化性能は異なる条件で向上することを確認した。

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