論文の概要: Open-Vocabulary Calibration for Fine-tuned CLIP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04655v4
• Date: Fri, 14 Jun 2024 01:26:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 19:14:16.711207
• Title: Open-Vocabulary Calibration for Fine-tuned CLIP
• Title（参考訳）: 細調整CLIPの開語彙校正
• Authors: Shuoyuan Wang, Jindong Wang, Guoqing Wang, Bob Zhang, Kaiyang Zhou, Hongxin Wei,
• Abstract要約: 微調整視覚言語モデル(VLM)の信頼性校正問題は、そのようなモデルを現実世界に展開する際の信頼性を大幅に低下させる可能性がある。 本稿では,素早い学習の文脈において,信頼度校正問題を体系的に検討することにより,ギャップを埋める。 本稿では,予測されたテキストラベルとベースクラス間の距離を誘導する手法として,温度のスケーリングに基づく,DAC(Distance-Aware)と呼ばれるシンプルで効果的なアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.82453633696438
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Vision-language models (VLMs) have emerged as formidable tools, showing their strong capability in handling various open-vocabulary tasks in image recognition, text-driven visual content generation, and visual chatbots, to name a few. In recent years, considerable efforts and resources have been devoted to adaptation methods for improving downstream performance of VLMs, particularly on parameter-efficient fine-tuning methods like prompt learning. However, a crucial aspect that has been largely overlooked is the confidence calibration problem in fine-tuned VLMs, which could greatly reduce reliability when deploying such models in the real world. This paper bridges the gap by systematically investigating the confidence calibration problem in the context of prompt learning and reveals that existing calibration methods are insufficient to address the problem, especially in the open-vocabulary setting. To solve the problem, we present a simple and effective approach called Distance-Aware Calibration (DAC), which is based on scaling the temperature using as guidance the distance between predicted text labels and base classes. The experiments with 7 distinct prompt learning methods applied across 11 diverse downstream datasets demonstrate the effectiveness of DAC, which achieves high efficacy without sacrificing the inference speed. Our code is available at https://github.com/ml-stat-Sustech/CLIP_Calibration.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語モデル(VLM)は、画像認識、テキスト駆動型ビジュアルコンテンツ生成、ビジュアルチャットボットなどにおける様々なオープン語彙タスクを扱う強力な能力を示している。 近年、VLMの下流性能を改善するための適応法、特に素早い学習のようなパラメータ効率の高い微調整法に多大な努力とリソースが注がれている。 しかし、主に見過ごされてきた重要な側面は、細調整されたVLMにおける信頼性校正の問題であり、そのようなモデルを現実世界に展開する際の信頼性を大幅に低下させる可能性がある。 本稿では,素早い学習の文脈において,信頼度校正問題を体系的に検討することによりギャップを埋めるとともに,既存の校正手法が,特にオープン語彙設定において,この問題に対処するには不十分であることを明らかにする。 そこで本研究では,予測テキストラベルとベースクラス間の距離を誘導する手法として,温度のスケーリングに基づくDAC(Distance-Aware Calibration)を提案する。 11の下流データセットに対して適用された7つの異なる素早い学習手法による実験は、推論速度を犠牲にすることなく高い有効性を達成するDACの有効性を示す。 私たちのコードはhttps://github.com/ml-stat-Sustech/CLIP_Calibration.comで公開されています。

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