論文の概要: Robust Calibration of Large Vision-Language Adapters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13588v1
• Date: Thu, 18 Jul 2024 15:27:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-19 14:51:11.022987
• Title: Robust Calibration of Large Vision-Language Adapters
• Title（参考訳）: 大型ビジョンランゲージアダプタのロバスト校正
• Authors: Balamurali Murugesan, Julio Silva-Rodriguez, Ismail Ben Ayed, Jose Dolz,
• Abstract要約: 本稿では,CLIPに基づくモデル適応における誤校正の重大な問題に対処する。 実験により,0ショットベースラインのキャリブレーション能力を大幅に低下させる,Adapters,Prompt Learning,Test-Time Adaptationなどの一般的なCLIP適応アプローチを実証した。 これらの観測により、各試料の対数範囲をゼロショット予測ロジットに拡大することにより、誤校正を緩和するための単純でモデルに依存しない解が提示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.583536041845402
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper addresses the critical issue of miscalibration in CLIP-based model adaptation, particularly in the challenging scenario of out-of-distribution (OOD) samples, which has been overlooked in the existing literature on CLIP adaptation. We empirically demonstrate that popular CLIP adaptation approaches, such as Adapters, Prompt Learning, and Test-Time Adaptation, substantially degrade the calibration capabilities of the zero-shot baseline in the presence of distributional drift. We identify the increase in logit ranges as the underlying cause of miscalibration of CLIP adaptation methods, contrasting with previous work on calibrating fully-supervised models. Motivated by these observations, we present a simple and model-agnostic solution to mitigate miscalibration, by scaling the logit range of each sample to its zero-shot prediction logits. We explore three different alternatives to achieve this, which can be either integrated during adaptation or directly used at inference time. Comprehensive experiments on popular OOD classification benchmarks demonstrate the effectiveness of the proposed approaches in mitigating miscalibration while maintaining discriminative performance, whose improvements are consistent across the three families of these increasingly popular approaches. The code is publicly available at: https://github.com/Bala93/CLIPCalib
• Abstract（参考訳）: 本稿では、CLIPモデル適応における誤校正の重大な問題、特に既存のCLIP適応に関する文献で見過ごされているOOD(Out-of-distriion)サンプルの難解なシナリオについて論じる。 実験により,適応器,プロンプト学習,テスト時間適応などの一般的なCLIP適応手法は,分布ドリフトの存在下でゼロショットベースラインの校正能力を大幅に低下させることを示した。 CLIP適応手法の誤校正の根本原因として,ロジット範囲の増加が確認された。 これらの観測により、各試料の対数範囲をゼロショット予測ロジットに拡大することにより、誤校正を緩和するための単純でモデルに依存しない解が提示される。 これを実現するために,適応時に統合されるか,推論時に直接使用される3つの選択肢を探索する。 一般的なOOD分類ベンチマークに関する総合的な実験は、これらの人気の高いアプローチの3つのファミリー間で改善が整った差別的性能を維持しながら、誤校正を緩和する提案手法の有効性を実証している。 コードは、https://github.com/Bala93/CLIPCalibで公開されている。

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