論文の概要: MLAE: Masked LoRA Experts for Visual Parameter-Efficient Fine-Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18897v2
• Date: Thu, 10 Oct 2024 13:13:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-11 14:28:25.843621
• Title: MLAE: Masked LoRA Experts for Visual Parameter-Efficient Fine-Tuning
• Title（参考訳）: MLAE:視覚パラメータ効率の良いファインチューニングのためのマスク付きLoRAエキスパート
• Authors: Junjie Wang, Guangjing Yang, Wentao Chen, Huahui Yi, Xiaohu Wu, Zhouchen Lin, Qicheng Lao,
• Abstract要約: Masked LoRA Experts (MLAE) は、視覚的PEFTにマスキングの概念を適用する革新的なアプローチである。 本手法は,低ランク行列を独立したランク1サブマトリクスに変換するセル分解戦略を組み込んだものである。 MLAEは,VTAB-1kベンチマークでは平均78.8%,FGVCベンチマークでは90.9%の精度で,新しい最先端(SOTA)性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.93128932828256
• License:
• Abstract: In response to the challenges posed by the extensive parameter updates required for full fine-tuning of large-scale pre-trained models, parameter-efficient fine-tuning (PEFT) methods, exemplified by Low-Rank Adaptation (LoRA), have emerged. LoRA simplifies the fine-tuning process but may still struggle with a certain level of redundancy in low-rank matrices and limited effectiveness from merely increasing their rank. To address these issues, a natural idea is to enhance the independence and diversity of the learning process for the low-rank matrices. Therefore, we propose Masked LoRA Experts (MLAE), an innovative approach that applies the concept of masking to visual PEFT. Our method incorporates a cellular decomposition strategy that transforms a low-rank matrix into independent rank-1 submatrices, or "experts", thus enhancing independence. Additionally, we introduce a binary mask matrix that selectively activates these experts during training to promote more diverse and anisotropic learning, based on expert-level dropout strategies. Our investigations reveal that this selective activation not only enhances performance but also fosters a more diverse acquisition of knowledge with a marked decrease in parameter similarity among MLAE, significantly boosting the quality of the model. Remarkably, MLAE achieves new state-of-the-art (SOTA) performance with an average accuracy score of 78.8% on the VTAB-1k benchmark and 90.9% on the FGVC benchmark, surpassing the previous SOTA result by an average of 0.8% on both benchmarks with approximately half parameters. Our code is available at https://github.com/jie040109/MLAE.
• Abstract（参考訳）: 大規模事前学習モデルの完全微調整に要する広範囲なパラメータ更新による課題に対して,ローランド適応(LoRA)を例として,パラメータ効率のよい微調整(PEFT)法が出現している。 LoRAは微調整のプロセスを単純化するが、低ランク行列における一定の冗長性に苦しむ可能性があり、単にランクを上げることによる有効性は限られている。 これらの問題に対処するため、自然な考え方は、低ランク行列の学習プロセスの独立性と多様性を高めることである。 そこで我々は,マスキングの概念を視覚的PEFTに適用する革新的な手法であるMasked LoRA Experts (MLAE)を提案する。 本手法は,低ランク行列を独立したランク1サブマトリクス,すなわち「専門家」に変換するセル分解戦略を取り入れ,独立性を向上する。 さらに、これらの専門家を訓練中に選択的に活性化する二項マスク行列を導入し、専門家レベルのドロップアウト戦略に基づいて、より多様で異方性のある学習を促進する。 本研究は,この選択的アクティベーションが性能を向上させるだけでなく,MLAE間のパラメータ類似性を顕著に低下させ,より多様な知識獲得を促進することを示し,モデルの品質を著しく向上させた。 注目すべきことに、MLAEは、VTAB-1kベンチマークで平均78.8%、FGVCベンチマークで90.9%の精度で、両方のベンチマークで平均0.8%の精度でSOTA(State-of-the-art)性能を達成した。 私たちのコードはhttps://github.com/jie040109/MLAEで利用可能です。

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