論文の概要: Spurious Feature Eraser: Stabilizing Test-Time Adaptation for Vision-Language Foundation Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00376v2
• Date: Mon, 3 Jun 2024 07:09:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-04 16:18:27.154471
• Title: Spurious Feature Eraser: Stabilizing Test-Time Adaptation for Vision-Language Foundation Model
• Title（参考訳）: Spurious Feature Eraser: Vision-Language Foundation Modelのためのテスト時間適応の安定化
• Authors: Huan Ma, Yan Zhu, Changqing Zhang, Peilin Zhao, Baoyuan Wu, Long-Kai Huang, Qinghua Hu, Bingzhe Wu,
• Abstract要約: 視覚言語基礎モデルは、画像とテキストのペアデータに拡張性があるため、多数の下流タスクで顕著な成功を収めている。 しかし、これらのモデルは、決定ショートカットの結果、きめ細かな画像分類などの下流タスクに適用した場合に重大な制限を呈する」。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.9619638550683
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vision-language foundation models have exhibited remarkable success across a multitude of downstream tasks due to their scalability on extensive image-text paired data. However, these models also display significant limitations when applied to downstream tasks, such as fine-grained image classification, as a result of ``decision shortcuts'' that hinder their generalization capabilities. In this work, we find that the CLIP model possesses a rich set of features, encompassing both \textit{desired invariant causal features} and \textit{undesired decision shortcuts}. Moreover, the underperformance of CLIP on downstream tasks originates from its inability to effectively utilize pre-trained features in accordance with specific task requirements. To address this challenge, we propose a simple yet effective method, Spurious Feature Eraser (SEraser), to alleviate the decision shortcuts by erasing the spurious features. Specifically, we introduce a test-time prompt tuning paradigm that optimizes a learnable prompt, thereby compelling the model to exploit invariant features while disregarding decision shortcuts during the inference phase. The proposed method effectively alleviates excessive dependence on potentially misleading spurious information. We conduct comparative analysis of the proposed method against various approaches which validates the significant superiority.
• Abstract（参考訳）: 視覚言語基礎モデルは、画像とテキストのペアデータに拡張性があるため、多数の下流タスクで顕著な成功を収めている。 しかし、これらのモデルは、その一般化能力を阻害する「決定的ショートカット」の結果、細粒度画像分類などの下流タスクに適用する際の大きな制限も示している。 本研究では,CLIPモデルには,<textit{desired invariant causal features} と \textit{undesired decision shortcuts} の両方を含む,豊富な特徴セットが存在することがわかった。 さらに、下流タスクにおけるCLIPの過小評価は、特定のタスク要求に応じてトレーニング済みの機能を有効に活用できないことに起因する。 この課題に対処するために、スプリアス特徴消去法(Spurious Feature Eraser, SEraser)を提案し、スプリアス特徴を消去することで意思決定のショートカットを緩和する。 具体的には、学習可能なプロンプトを最適化するテスト時間プロンプトチューニングパラダイムを導入し、推論フェーズにおける決定ショートカットを無視しながら、不変機能を活用できるようにモデルを説得する。 提案手法は,潜在的に誤解を招く可能性のある突発的情報への過度な依存を効果的に軽減する。 本稿では,提案手法の比較分析を行い,その有意な優位性を検証した。

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