論文の概要: Efficiency in Focus: LayerNorm as a Catalyst for Fine-tuning Medical Visual Language Pre-trained Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16385v1
- Date: Thu, 25 Apr 2024 07:51:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-26 14:38:43.541991
- Title: Efficiency in Focus: LayerNorm as a Catalyst for Fine-tuning Medical Visual Language Pre-trained Models
- Title(参考訳): 焦点の効率性:微調整型医用ビジュアル言語事前学習モデルのための触媒としてのLayerNorm
- Authors: Jiawei Chen, Dingkang Yang, Yue Jiang, Mingcheng Li, Jinjie Wei, Xiaolu Hou, Lihua Zhang,
- Abstract要約: 微調整の内在的モデル成分は、しばしばより一般化と一貫性をもたらす。
本稿では,Med-VLMの微細調整層,FFN,アテンション層が与える影響について検討する。
この結果から,本質的な微調整法が下流作業に対する微調整型Med-VLMに与える影響について,特異な知見が得られた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 16.590570116024157
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the realm of Medical Visual Language Models (Med-VLMs), the quest for universal efficient fine-tuning mechanisms remains paramount, especially given researchers in interdisciplinary fields are often extremely short of training resources, yet largely unexplored. Given the unique challenges in the medical domain, such as limited data scope and significant domain-specific requirements, evaluating and adapting Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) methods specifically for Med-VLMs is essential. Most of the current PEFT methods on Med-VLMs have yet to be comprehensively investigated but mainly focus on adding some components to the model's structure or input. However, fine-tuning intrinsic model components often yields better generality and consistency, and its impact on the ultimate performance of Med-VLMs has been widely overlooked and remains understudied. In this paper, we endeavour to explore an alternative to traditional PEFT methods, especially the impact of fine-tuning LayerNorm layers, FFNs and Attention layers on the Med-VLMs. Our comprehensive studies span both small-scale and large-scale Med-VLMs, evaluating their performance under various fine-tuning paradigms across tasks such as Medical Visual Question Answering and Medical Imaging Report Generation. The findings reveal unique insights into the effects of intrinsic parameter fine-tuning methods on fine-tuning Med-VLMs to downstream tasks and expose fine-tuning solely the LayerNorm layers not only surpasses the efficiency of traditional PEFT methods but also retains the model's accuracy and generalization capabilities across a spectrum of medical downstream tasks. The experiments show LayerNorm fine-tuning's superior adaptability and scalability, particularly in the context of large-scale Med-VLMs.
- Abstract(参考訳): 医学的視覚言語モデル(Med-VLMs)の領域では、普遍的な効率的な微調整機構の探求が最重要である。
データ範囲の制限やドメイン固有の重要な要件など、医療分野におけるユニークな課題を考えると、Med-VLMに特化したパラメータ効率の良いファインチューニング(PEFT)手法の評価と適応が不可欠である。
Med-VLMの現在のPEFT法の多くは、まだ包括的に研究されていないが、主にモデルの構造や入力にいくつかのコンポーネントを追加することに焦点を当てている。
しかし、微調整の内在的モデル成分は、しばしばより一般性と一貫性が向上し、Med-VLMの最終的な性能への影響は広く見落とされ、未検討のままである。
本稿では,従来のPEFT法に代わる手法,特に微細調整されたLayerNorm層,FFN,Attention層がMed-VLMに与える影響について検討する。
包括的研究は小規模・大規模Med-VLMの両方にまたがっており,医療視覚質問応答や医用画像レポート生成などのタスクにまたがる様々な微調整パラダイムの下で,その性能を評価する。
その結果, 従来のPEFT手法の効率を超越するだけでなく, ダウンストリームタスクの領域にわたってモデルの精度と一般化能力を保ちながら, 下位タスクに対するMDD-VLMを微調整し, 層Norm層のみに微調整を施すことに固有のパラメータ細調整法が与える影響について, ユニークな知見が得られた。
この実験は、特に大規模Med-VLMの文脈において、LayerNormファインチューニングの優れた適応性とスケーラビリティを示す。
関連論文リスト
- Can LLMs' Tuning Methods Work in Medical Multimodal Domain? [15.394978010220935]
大言語モデル(LLM)は世界知識の理解に優れ、特定のサブフィールドに適応するには正確な調整が必要である。
LLM(Large Vision-Language Models)とLVLM(Large Vision-Language Models)の両方において,PEFT法が出現し,大きな成功を収めている。
転帰学習効率を高めるため,大規模モデルの微調整法を医療分野に移行することは可能か?
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-11T03:38:48Z) - MediSwift: Efficient Sparse Pre-trained Biomedical Language Models [2.327390371420762]
MediSwiftは、ドメイン固有のバイオメディカルテキストデータに対するスパース事前トレーニングを利用するバイオメディカルLMのスイートである。
トレーニング前段階で最大75%の重量幅を誘導することにより、トレーニングFLOPの2-2.5倍の削減を実現している。
この結果から,スパース事前学習と高密度微調整およびソフトプロンプトが,特殊領域における高性能で計算効率の良いモデル作成に有効な方法であることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-01T20:03:44Z) - Optimizing Skin Lesion Classification via Multimodal Data and Auxiliary
Task Integration [54.76511683427566]
本研究は, スマートフォンで撮影した画像と本質的な臨床および人口統計情報を統合することで, 皮膚病変を分類する新しいマルチモーダル手法を提案する。
この手法の特徴は、超高解像度画像予測に焦点を当てた補助的なタスクの統合である。
PAD-UFES20データセットを用いて,様々なディープラーニングアーキテクチャを用いて実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-16T05:16:20Z) - LMM-Assisted Breast Cancer Treatment Target Segmentation with Consistency Embedding [49.40059830266193]
放射線腫瘍学の分野に適した多目的大規模マルチモーダルモデル(LMM)であるRO-LMMを提案する。
本モデルでは, 臨床ワークフローにおける一連のタスク, 臨床報告要約, 放射線治療計画提案, 計画指導対象ボリュームセグメンテーションを網羅する。
また, クリーン入力の処理能力を保ちながら, LMMの頑健さをノイズ入力に高める, CEFTune(Consistency Embedding Fine-Tuning)技術を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-27T14:49:06Z) - MOELoRA: An MOE-based Parameter Efficient Fine-Tuning Method for
Multi-task Medical Applications [60.218266928939606]
我々はMOELoRAと呼ばれるマルチタスク医療応用のためのパラメータ効率の良いファインチューニングフレームワークを提案する。
MOEとLoRAを統一するために、私たちは複数の専門家をトレーニング可能なパラメータとして考えました。
実験の結果, MOELoRAは既存のパラメータ効率の高い微調整法よりも優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-21T17:18:09Z) - Plug-and-Play Feature Generation for Few-Shot Medical Image
Classification [23.969183389866686]
限られた訓練データを用いた医用画像分類におけるモデル一般化と実用性の向上に大きな可能性を秘めている。
MedMFGは,限られたサンプルから十分なクラス識別機能を生成するために設計された,フレキシブルで軽量なプラグアンドプレイ方式である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-14T02:36:14Z) - Data Augmentation-Based Unsupervised Domain Adaptation In Medical
Imaging [0.709016563801433]
脳MRI領域分割における堅牢な領域適応のための教師なし手法を提案する。
その結果,提案手法は高い精度を実現し,幅広い適用性を示し,各種タスクにおけるドメインシフトに対する顕著な堅牢性を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-08T17:00:11Z) - Learnable Weight Initialization for Volumetric Medical Image Segmentation [66.3030435676252]
本稿では,学習可能な重みに基づくハイブリッド医療画像セグメンテーション手法を提案する。
我々のアプローチはどんなハイブリッドモデルにも簡単に統合でき、外部のトレーニングデータを必要としない。
多臓器・肺がんセグメンテーションタスクの実験は、我々のアプローチの有効性を実証している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-15T17:55:05Z) - Diagnosing Transformers: Illuminating Feature Spaces for Clinical
Decision-Making [14.377412942836143]
事前訓練されたトランスフォーマーは、限られた臨床ノートを使用して臨床意思決定を支援するために微調整されることが多い。
モデルの解釈可能性は、特に医学のような高度な領域において、信頼を確立し、安全性を確保するために不可欠である。
本稿では,微調整型変換器の特徴空間の解釈可能性を高めるための体系的フレームワークであるSUFOを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-27T22:15:48Z) - Understanding the Tricks of Deep Learning in Medical Image Segmentation:
Challenges and Future Directions [66.40971096248946]
本稿では,モデル実装の異なるフェーズに対して,MedISegの一連のトリックを収集する。
本稿では,これらの手法の有効性を一貫したベースライン上で実験的に検討する。
私たちはまた、それぞれのコンポーネントがプラグインとプレイの利点を持つ強力なMedISegリポジトリをオープンソースにしました。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-21T12:30:05Z) - Medulloblastoma Tumor Classification using Deep Transfer Learning with
Multi-Scale EfficientNets [63.62764375279861]
本稿では,エンド・ツー・エンドのMB腫瘍分類を提案し,様々な入力サイズとネットワーク次元の一致した移動学習を提案する。
161ケースのデータセットを用いて、より大規模な入力解像度を持つ事前学習されたEfficientNetが、大幅な性能改善をもたらすことを実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-10T13:07:11Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。