論文の概要: EMPL: A novel Efficient Meta Prompt Learning Framework for Few-shot Unsupervised Domain Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04066v1
• Date: Thu, 4 Jul 2024 17:13:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 17:14:12.614871
• Title: EMPL: A novel Efficient Meta Prompt Learning Framework for Few-shot Unsupervised Domain Adaptation
• Title（参考訳）: EMPL:Few-shot Unsupervised Domain Adaptationのための新しいメタプロンプト学習フレームワーク
• Authors: Wanqi Yang, Haoran Wang, Lei Wang, Ge Song, Yang Gao,
• Abstract要約: 本稿では,FS-UDAのためのメタプロンプト学習フレームワークを提案する。 このフレームワークでは、事前訓練されたCLIPモデルを機能学習ベースモデルとして使用しています。 5-way 1-shotでは少なくとも15.4%,5-way 5-shotでは8.7%の大幅な改善が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.586094394391747
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Few-shot unsupervised domain adaptation (FS-UDA) utilizes few-shot labeled source domain data to realize effective classification in unlabeled target domain. However, current FS-UDA methods are still suffer from two issues: 1) the data from different domains can not be effectively aligned by few-shot labeled data due to the large domain gaps, 2) it is unstable and time-consuming to generalize to new FS-UDA tasks.To address this issue, we put forward a novel Efficient Meta Prompt Learning Framework for FS-UDA. Within this framework, we use pre-trained CLIP model as the feature learning base model. First, we design domain-shared prompt learning vectors composed of virtual tokens, which mainly learns the meta knowledge from a large number of meta tasks to mitigate domain gaps. Secondly, we also design a task-shared prompt learning network to adaptively learn specific prompt vectors for each task, which aims to realize fast adaptation and task generalization. Thirdly, we learn a task-specific cross-domain alignment projection and a task-specific classifier with closed-form solutions for each meta task, which can efficiently adapt the model to new tasks in one step. The whole learning process is formulated as a bilevel optimization problem, and a good initialization of model parameters is learned through meta-learning. Extensive experimental study demonstrates the promising performance of our framework on benchmark datasets. Our method has the large improvement of at least 15.4% on 5-way 1-shot and 8.7% on 5-way 5-shot, compared with the state-of-the-art methods. Also, the performance of our method on all the test tasks is more stable than the other methods.
• Abstract（参考訳）: Few-shot unsupervised domain adaptation (FS-UDA) は、ラベルなし対象領域の効果的な分類を実現するために、少数ショットラベル付きソースドメインデータを利用する。 しかし、現在のFS-UDAメソッドは以下の2つの問題に悩まされている。 1) 異なるドメインからのデータは、大きなドメインギャップのため、少数ショットラベル付きデータによって効果的に整列できない。 2)新しいFS-UDAタスクへの一般化には,不安定で時間がかかり,この問題に対処するために,FS-UDAのための効率的なメタプロンプト学習フレームワークを提案する。 このフレームワークでは、事前訓練されたCLIPモデルを機能学習ベースモデルとして使用しています。 まず、多数のメタタスクからメタ知識を学習し、ドメインギャップを緩和する仮想トークンからなるドメイン共有の素早い学習ベクトルを設計する。 また,タスクごとに特定のプロンプトベクトルを適応的に学習するタスク共有型プロンプト学習ネットワークを設計し,高速適応とタスク一般化の実現を目指す。 第3に、タスク固有のクロスドメインアライメントプロジェクションと、各メタタスクに対するクローズドフォームソリューションを備えたタスク固有分類器を学習し、1ステップでモデルを新しいタスクに効率的に適応させることができる。 学習過程全体は二段階最適化問題として定式化され、メタラーニングによりモデルパラメータの優れた初期化が学習される。 大規模な実験的研究は、ベンチマークデータセット上での我々のフレームワークの有望な性能を実証する。 5-way 1-shotでは少なくとも15.4%,5-way 5-shotでは8.7%の大幅な改善が得られた。 また、全てのテストタスクにおけるメソッドの性能は他のメソッドよりも安定している。

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