論文の概要: Enhancing Robustness of Vision-Language Models through Orthogonality Learning and Cross-Regularization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08374v1
• Date: Thu, 11 Jul 2024 10:35:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-12 17:49:33.867607
• Title: Enhancing Robustness of Vision-Language Models through Orthogonality Learning and Cross-Regularization
• Title（参考訳）: 直交学習と相互規則化による視覚言語モデルのロバスト性向上
• Authors: Jinlong Li, Zequn Jie, Elisa Ricci, Lin Ma, Nicu Sebe,
• Abstract要約: 本稿では,事前学習した重量を効率的に更新する直交微調整法を提案する。 また、VLMのゼロショット一般化の観点から安定性を維持するために、クロスレギュラー化戦略を利用する。 下流タスクのサンプルの多様性を強化するために、我々はまず、効率的な微調整を促進するためにカットアウトデータ拡張を探索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.61621802973262
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Efficient finetuning of vision-language models (VLMs) like CLIP for specific downstream tasks is gaining significant attention. Previous works primarily focus on prompt learning to adapt the CLIP into a variety of downstream tasks, however, suffering from task overfitting when finetuned on a small data set. In this paper, we introduce an orthogonal finetuning method for efficiently updating pretrained weights which enhances robustness and generalization, while a cross-regularization strategy is further exploited to maintain the stability in terms of zero-shot generalization of VLMs, dubbed \textbf{\textit{OrthCR}}. Specifically, trainable orthogonal matrices are injected seamlessly into the transformer architecture and enforced with orthogonality constraint using Cayley parameterization, benefiting from the norm-preserving property and thus leading to stable and faster convergence. To alleviate deviation from orthogonal constraint during training, a cross-regularization strategy is further employed with initial pretrained weights within a bypass manner. In addition, to enrich the sample diversity for downstream tasks, we first explore Cutout data augmentation to boost the efficient finetuning and comprehend how our approach improves the specific downstream performance and maintains the generalizability in the perspective of Orthogonality Learning. Beyond existing prompt learning techniques, we conduct extensive experiments to demonstrate that our method explicitly steers pretrained weight space to represent the task-specific knowledge and presents competitive generalizability under \textit{base-to-base/base-to-new}, \textit{cross-dataset transfer} and \textit{domain generalization} evaluations.
• Abstract（参考訳）: 特定の下流タスクのためのCLIPのような視覚言語モデル(VLM)の効率的な微調整が注目されている。 これまでの作業は主に、CLIPをさまざまなダウンストリームタスクに適応させるための学習の促進に重点を置いていたが、小さなデータセットに微調整された場合のタスク過度な調整に悩まされていた。 本稿では,強靭性や一般化を向上する事前学習重みを効率的に更新する直交微調整手法を提案するとともに,VLMのゼロショット一般化(textbf{\textit{OrthCR}})の観点から安定性を維持するために,相互正規化戦略をさらに活用する。 具体的には、トレーニング可能な直交行列をトランスフォーマーアーキテクチャにシームレスに注入し、ケイリーパラメータ化を用いて直交制約を課し、ノルム保存特性の恩恵を受け、安定かつ高速な収束をもたらす。 トレーニング中の直交制約からの逸脱を軽減するため、バイパス方式で事前訓練した初期重みを相互正規化戦略がさらに採用される。 さらに、下流タスクのサンプルの多様性を強化するために、まずカットアウトデータ拡張を探求し、効率的な微調整を向上し、我々のアプローチが特定の下流のパフォーマンスをどのように改善するかを理解し、直交学習の観点から一般化性を維持する。 既存の即時学習技術以外にも,本手法は,タスク固有の知識を表現するためにトレーニング済みの重み空間を明示的にステアリングし,さらに,textit{base-to-base/base-to-new}, \textit{cross-dataset transfer}, \textit{domain generalization} 評価に基づいて,競争一般化性を示す。

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