Fugu-MT 論文翻訳(概要): Conditional Prototype Rectification Prompt Learning

論文の概要: Conditional Prototype Rectification Prompt Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.09872v2
Date: Tue, 20 Aug 2024 07:52:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-21 19:59:41.064378
Title: Conditional Prototype Rectification Prompt Learning
Title（参考訳）: 条件付きプロトタイプ整形プロンプト学習
Authors: Haoxing Chen, Yaohui Li, Zizheng Huang, Yan Hong, Zhuoer Xu, Zhangxuan Gu, Jun Lan, Huijia Zhu, Weiqiang Wang,
Abstract要約: 本稿では, 基本事例のバイアスを補正し, 限られたデータを効果的に拡張するための, CPR(Prototype Rectification Prompt Learning)手法を提案する。 CPRは、いくつかのショット分類とベース・ツー・ニューな一般化タスクの両方において最先端のパフォーマンスを達成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 32.533844163120875
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Pre-trained large-scale vision-language models (VLMs) have acquired profound understanding of general visual concepts. Recent advancements in efficient transfer learning (ETL) have shown remarkable success in fine-tuning VLMs within the scenario of limited data, introducing only a few parameters to harness task-specific insights from VLMs. Despite significant progress, current leading ETL methods tend to overfit the narrow distributions of base classes seen during training and encounter two primary challenges: (i) only utilizing uni-modal information to modeling task-specific knowledge; and (ii) using costly and time-consuming methods to supplement knowledge. To address these issues, we propose a Conditional Prototype Rectification Prompt Learning (CPR) method to correct the bias of base examples and augment limited data in an effective way. Specifically, we alleviate overfitting on base classes from two aspects. First, each input image acquires knowledge from both textual and visual prototypes, and then generates sample-conditional text tokens. Second, we extract utilizable knowledge from unlabeled data to further refine the prototypes. These two strategies mitigate biases stemming from base classes, yielding a more effective classifier. Extensive experiments on 11 benchmark datasets show that our CPR achieves state-of-the-art performance on both few-shot classification and base-to-new generalization tasks. Our code is avaliable at \url{https://github.com/chenhaoxing/CPR}.
Abstract（参考訳）: 事前学習された大規模視覚言語モデル(VLM)は、一般的な視覚概念の深い理解を得た。効率的な伝達学習(ETL)の最近の進歩は、限られたデータの範囲内で細調整されたVLMにおいて顕著な成功を収めており、VLMからのタスク固有の洞察を利用するためのパラメータはごくわずかである。大幅な進歩にもかかわらず、現在の先導ETL法はトレーニング中に見られた基礎クラスの狭い分布に過度に適合し、次の2つの主要な課題に直面する傾向にある。一タスク特化知識のモデリングに一様情報のみを利用すること。 (二)知識を補うために費用と時間のかかる方法を使用すること。これらの問題に対処するために, 基本事例のバイアスを補正し, 限られたデータを効果的に増強する条件付きプロトタイプ・リクティフィケーション・プロンプト・ラーニング(CPR)手法を提案する。具体的には、2つの側面からベースクラスのオーバーフィッティングを軽減します。まず、各入力画像は、テキストプロトタイプとビジュアルプロトタイプの両方から知識を取得し、次にサンプル条件付きテキストトークンを生成する。第2に、未ラベルデータから実用的知識を抽出し、プロトタイプをさらに洗練する。これらの2つの戦略は、基底クラスに由来するバイアスを緩和し、より効果的な分類子をもたらす。 11のベンチマークデータセットに対する大規模な実験により、我々のCPRは、いくつかのショット分類とベース・ツー・ニューな一般化タスクの両方で最先端のパフォーマンスを達成している。我々のコードは \url{https://github.com/chenhaoxing/CPR} で無効です。

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