論文の概要: Few-shot Learner Parameterization by Diffusion Time-steps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02649v1
• Date: Tue, 5 Mar 2024 04:38:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 16:08:33.383392
• Title: Few-shot Learner Parameterization by Diffusion Time-steps
• Title（参考訳）: 拡散時間ステップによる学習者のパラメータ化
• Authors: Zhongqi Yue, Pan Zhou, Richang Hong, Hanwang Zhang, Qianru Sun
• Abstract要約: 大規模なマルチモーダル・ファンデーション・モデルを使用する場合、ほとんどショット・ラーニングは難しい。 我々は、失った属性を補うために、時間ステップFew-shot(TiF)学習者を提案する。 TiF学習者は、OpenCLIPとそのアダプタを様々な細粒度でカスタマイズされた数発の学習タスクで大幅に上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 143.7433376374429
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Even when using large multi-modal foundation models, few-shot learning is still challenging -- if there is no proper inductive bias, it is nearly impossible to keep the nuanced class attributes while removing the visually prominent attributes that spuriously correlate with class labels. To this end, we find an inductive bias that the time-steps of a Diffusion Model (DM) can isolate the nuanced class attributes, i.e., as the forward diffusion adds noise to an image at each time-step, nuanced attributes are usually lost at an earlier time-step than the spurious attributes that are visually prominent. Building on this, we propose Time-step Few-shot (TiF) learner. We train class-specific low-rank adapters for a text-conditioned DM to make up for the lost attributes, such that images can be accurately reconstructed from their noisy ones given a prompt. Hence, at a small time-step, the adapter and prompt are essentially a parameterization of only the nuanced class attributes. For a test image, we can use the parameterization to only extract the nuanced class attributes for classification. TiF learner significantly outperforms OpenCLIP and its adapters on a variety of fine-grained and customized few-shot learning tasks. Codes are in https://github.com/yue-zhongqi/tif.
• Abstract（参考訳）: 大規模なマルチモーダルファウンデーションモデルを使用しても、ほとんどショット学習は難しい - もし適切な帰納的バイアスがなければ、クラスラベルと突発的に相関する視覚的に顕著な属性を取り除きながら、ニュアンスされたクラス属性を保持することはほとんど不可能である。 この目的のために、拡散モデル(dm)の時間ステップがニュアンスクラス属性を分離できるインダクティブバイアス、すなわち、前方拡散が各時間ステップで画像にノイズを付加するので、ニュアンス属性は通常、視覚的に顕著であるスプリアス属性よりも早い時間ステップで失われる。 そこで本研究では,TiF(Time-step Few-shot)学習者を提案する。 テキストコンディションdm用のクラス固有の低ランクアダプタをトレーニングし、失われた属性を補い、プロンプトによって画像がノイズの多いものから正確に再構築できるようにします。 したがって、小さな時間ステップでは、アダプタとプロンプトは基本的に、nuancedクラス属性のみのパラメータ化である。 テスト画像では、パラメータ化を使用して、分類のためのニュアンスクラス属性のみを抽出できる。 TiF学習者は、OpenCLIPとそのアダプタを様々な細粒度でカスタマイズされた数発の学習タスクで大幅に上回っている。 コードはhttps://github.com/yue-zhongqi/tif。

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