論文の概要: Embedded Prompt Tuning: Towards Enhanced Calibration of Pretrained Models for Medical Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01003v3
• Date: Fri, 18 Oct 2024 01:50:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:23:07.336707
• Title: Embedded Prompt Tuning: Towards Enhanced Calibration of Pretrained Models for Medical Images
• Title（参考訳）: 組込みプロンプトチューニング : 医用画像に対する事前訓練モデルの校正強化に向けて
• Authors: Wenqiang Zu, Shenghao Xie, Qing Zhao, Guoqi Li, Lei Ma,
• Abstract要約: 医用画像分類タスクに基礎モデルを適用する際の微調整手法の有効性について検討する。 拡張チャネルにプロンプトトークンを埋め込む組込みプロンプトチューニング(EPT)手法を提案する。 EPTは、数ショットの医用画像分類タスクにおいて、いくつかの最先端の微調整方法よりも顕著に優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.094731760514264
• License:
• Abstract: Foundation models pre-trained on large-scale data have been widely witnessed to achieve success in various natural imaging downstream tasks. Parameter-efficient fine-tuning (PEFT) methods aim to adapt foundation models to new domains by updating only a small portion of parameters in order to reduce computational overhead. However, the effectiveness of these PEFT methods, especially in cross-domain few-shot scenarios, e.g., medical image analysis, has not been fully explored. In this work, we facilitate the study of the performance of PEFT when adapting foundation models to medical image classification tasks. Furthermore, to alleviate the limitations of prompt introducing ways and approximation capabilities on Transformer architectures of mainstream prompt tuning methods, we propose the Embedded Prompt Tuning (EPT) method by embedding prompt tokens into the expanded channels. We also find that there are anomalies in the feature space distribution of foundation models during pre-training process, and prompt tuning can help mitigate this negative impact. To explain this phenomenon, we also introduce a novel perspective to understand prompt tuning: Prompt tuning is a distribution calibrator. And we support it by analyzing patch-wise scaling and feature separation operations contained in EPT. Our experiments show that EPT outperforms several state-of-the-art fine-tuning methods by a significant margin on few-shot medical image classification tasks, and completes the fine-tuning process within highly competitive time, indicating EPT is an effective PEFT method. The source code is available at github.com/zuwenqiang/EPT.
• Abstract（参考訳）: 大規模なデータに基づいて事前訓練された基礎モデルは、様々な自然画像下流タスクで成功するために広く目撃されている。 パラメータ効率のよい微調整法(PEFT)は、計算オーバーヘッドを減らすためにパラメータのごく一部だけを更新することで基礎モデルを新しい領域に適応させることを目的としている。 しかし,これらのPEFT法の有効性,特に医療画像解析のようなクロスドメイン・ショット・シナリオでは,十分に検討されていない。 本研究では,基礎モデルを医療画像分類タスクに適応させる際のPEFTの性能に関する研究を円滑に進める。 さらに、主流のプロンプトチューニング手法であるTransformerアーキテクチャ上でのプロンプトの導入方法や近似機能の制限を軽減するため、プロンプトトークンを拡張チャネルに埋め込んだ組込みプロンプトチューニング(EPT)手法を提案する。 また, 基礎モデルの特徴空間分布には, 事前学習過程における異常があり, 即時チューニングは, この負の影響を緩和するのに有効であることがわかった。 この現象を説明するために,プロンプトチューニングは分布校正器である。 EPTに含まれるパッチワイズスケーリングと特徴分離操作を解析してそれをサポートする。 実験の結果,EPTは数発の医用画像分類タスクにおいて,最先端の微調整手法よりも優れており,高い競争時間で微調整処理を完了し,EPTが有効なPEFT法であることが示唆された。 ソースコードはgithub.com/zuwenqiang/EPTで入手できる。

関連論文リスト

• Visual Fourier Prompt Tuning [63.66866445034855]
  本稿では,大規模なトランスフォーマーモデルに適用するための汎用的で効果的な方法として,Visual Fourier Prompt Tuning (VFPT)法を提案する。 提案手法では,高速フーリエ変換を即時埋め込みに取り入れ,空間領域情報と周波数領域情報の両方を調和的に検討する。 提案手法は,2つのベンチマークにおいて,現状のベースラインよりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-02T18:18:35Z)
• Preserving Pre-trained Representation Space: On Effectiveness of Prefix-tuning for Large Multi-modal Models [24.62337386603331]
  大規模マルチモーダルモデル(LMM)は、機械が世界と対話する方法に革命をもたらしている。 下流タスクにLMMを適用するために,パラメータ効率細調整(PEFT)が普及している。 本稿では,各チューニング戦略の長所と短所に着目し,これらのアプローチに典型的な効率性から焦点を移す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-29T07:55:50Z)
• CVPT: Cross-Attention help Visual Prompt Tuning adapt visual task [15.642102189777072]
  Cross Visual Prompt Tuningは、新しいタイプのビジュアル微調整である。 CVPTは、プロンプトトークンと埋め込みトークンの相互アテンションを計算し、それら間のセマンティックな関係を計算する。 CVPTは、視覚タスクにおけるVPTの性能と効率を大幅に改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-27T11:07:19Z)
• Probing the Efficacy of Federated Parameter-Efficient Fine-Tuning of Vision Transformers for Medical Image Classification [16.070261684997362]
  様々な下流タスクのための微調整事前訓練モデルは、医療画像領域において重要な問題である。 これらのモデルの大規模なサイズは、フェデレート学習における通信負担を軽減するために、パラメータ効率のよい微調整(PEFT)を使用する必要がある。 本研究では,医用画像分類のためのビジョントランスフォーマー(ViT)モデルに適用するための各種PEFT戦略について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-16T10:28:50Z)
• Test-Time Model Adaptation with Only Forward Passes [68.11784295706995]
  テストタイム適応は、トレーニング済みのモデルを、潜在的に分布シフトのある未確認テストサンプルに適応させるのに有効であることが証明されている。 テスト時間フォワード最適化適応法(FOA)を提案する。 FOAは量子化された8ビットのViTで動作し、32ビットのViTで勾配ベースのTENTより優れ、ImageNet-Cで最大24倍のメモリ削減を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-02T05:34:33Z)
• Each Test Image Deserves A Specific Prompt: Continual Test-Time Adaptation for 2D Medical Image Segmentation [14.71883381837561]
  ドメイン間の分散シフトは、実世界のアプリケーションに事前訓練されたセマンティックセグメンテーションモデルをデプロイする上で重要な障害である。 テスト時間適応は、推論中にドメイン間の分布シフトに取り組むのに有効であることが証明されている。 本稿では,各テスト画像に対する特定のプロンプトをトレーニングし,バッチ正規化レイヤの統計値を調整するために,Visual Prompt-based Test-Time Adaptation (VPTTA)法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-30T09:03:47Z)
• E^2VPT: An Effective and Efficient Approach for Visual Prompt Tuning [55.50908600818483]
  新しいタスクのための微調整された大規模な事前学習型ビジョンモデルは、パラメーター集約化が進んでいる。 本稿では,大規模なトランスフォーマーモデル適応のための効果的かつ効率的なビジュアルプロンプトチューニング(E2VPT)手法を提案する。 提案手法は2つのベンチマークにおいて,最先端のベースラインを上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-25T19:03:21Z)
• DVPT: Dynamic Visual Prompt Tuning of Large Pre-trained Models for Medical Image Analysis [30.608225734194416]
  医用画像解析のための動的視覚的プロンプトチューニング手法DVPTを提案する。 トレーニング可能なパラメータがいくつかある大きなモデルから、下流タスクに有益な知識を抽出することができる。 最大60%のラベル付きデータと、ViT-B/16の99%のストレージコストを節約できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-19T07:11:11Z)
• Approximated Prompt Tuning for Vision-Language Pre-trained Models [54.326232586461614]
  視覚言語による事前学習モデルでは、事前学習タスクと下流タスクのギャップを埋めるために、しばしば多くの学習可能なトークンを必要とする。 本稿では,効率的なVL転送学習を実現するために,APT(Approximated Prompt Tuning)アプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-27T05:43:47Z)
• Strong Baselines for Parameter Efficient Few-Shot Fine-tuning [50.83426196335385]
  FSC (Few-shot Classification) は、事前訓練(メタトレーニング)フェーズの後にクラス毎にいくつかの例を与えられた新しいクラスを学習する。 近年の研究では、新しいテストクラスで事前訓練された視覚変換器(ViT)を微調整することが、FSCにとって強力なアプローチであることが示されている。 しかし、微調整のViTは、時間、計算、ストレージに費用がかかる。 これにより、Transformerのパラメータのごく一部だけを微調整するPEFT法が考案された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-04T16:14:39Z)
• Extrapolation for Large-batch Training in Deep Learning [72.61259487233214]
  我々は、バリエーションのホストが、我々が提案する統一されたフレームワークでカバー可能であることを示す。 本稿では,この手法の収束性を証明し,ResNet,LSTM,Transformer上での経験的性能を厳格に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-10T08:22:41Z)

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。