論文の概要: Parameter-Efficient Active Learning for Foundational models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09296v1
• Date: Thu, 13 Jun 2024 16:30:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-14 16:45:33.105336
• Title: Parameter-Efficient Active Learning for Foundational models
• Title（参考訳）: 基本モデルに対するパラメータ効率の良いアクティブラーニング
• Authors: Athmanarayanan Lakshmi Narayanan, Ranganath Krishnan, Amrutha Machireddy, Mahesh Subedar,
• Abstract要約: 基礎的な視覚変換器モデルは、多くの視覚タスクにおいて、驚くほどのショットパフォーマンスを示している。 本研究は,アクティブラーニング(AL)フレームワークにおけるパラメータ効率の良い微調整手法の適用に関する新たな研究である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.799711162530711
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Foundational vision transformer models have shown impressive few shot performance on many vision tasks. This research presents a novel investigation into the application of parameter efficient fine-tuning methods within an active learning (AL) framework, to advance the sampling selection process in extremely budget constrained classification tasks. The focus on image datasets, known for their out-of-distribution characteristics, adds a layer of complexity and relevance to our study. Through a detailed evaluation, we illustrate the improved AL performance on these challenging datasets, highlighting the strategic advantage of merging parameter efficient fine tuning methods with foundation models. This contributes to the broader discourse on optimizing AL strategies, presenting a promising avenue for future exploration in leveraging foundation models for efficient and effective data annotation in specialized domains.
• Abstract（参考訳）: 基礎的な視覚変換器モデルは、多くの視覚タスクにおいて、驚くほどのショットパフォーマンスを示している。 本研究は,高度に予算が制約された分類タスクにおけるサンプリング選択プロセスを進めるために,アクティブラーニング(AL)フレームワークにおけるパラメータ効率のよい微調整手法の適用に関する新たな研究である。 アウト・オブ・ディストリビューション特性で知られている画像データセットに注目することは、我々の研究に複雑さと関連性をもたらす。 より詳細な評価を通じて、これらの挑戦的なデータセット上でのAL性能の改善について説明し、パラメータを効率的に微調整する手法と基礎モデルを組み合わせるという戦略上の利点を強調した。 このことは、AL戦略の最適化に関する幅広い議論に寄与し、特定のドメインにおける効率的かつ効果的なデータアノテーションに基礎モデルを活用するための将来的な道のりを示す。

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