論文の概要: The Inter-Intra Modal Measure: A Predictive Lens on Fine-Tuning Outcomes in Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15731v2
• Date: Fri, 01 Aug 2025 19:18:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 18:25:21.555082
• Title: The Inter-Intra Modal Measure: A Predictive Lens on Fine-Tuning Outcomes in Vision-Language Models
• Title（参考訳）: イントラモーダル間測定:視覚言語モデルにおける微調整結果の予測レンズ
• Authors: Laura Niss, Kevin Vogt-Lowell, Theodoros Tsiligkaridis,
• Abstract要約: Intra Modal Measure (IIMM) は、モーダル内画像の類似性とモーダル間不一致の関係を定量化する予測指標である。 既存の転送可能性測定と比較して、IIMMはデュアルエンコーダモデルにおける微調整後の精度変化に対して、はるかに強い予測力を示す。 我々は、IIMMの変化が、事前と後調整の埋め込みの間のワッサーシュタイン距離によって制限されていることを証明した理論的境界を与える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.7181844004432385
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The fine-tuning of large vision-language foundation models remains an underexplored area, particularly regarding its impact on learning gains and catastrophic forgetting. Inspired by the significance of modality gaps in contrastive dual-encoders, we introduce the Inter-Intra Modal Measure (IIMM) - a predictive metric that quantifies the relationship between intra-modal image embedding similarity and inter-modal misalignment. Through extensive empirical analysis across four state-of-the-art vision-language models and five fine-tuning techniques, we establish a strong linear relationship: tasks with higher IIMM scores yield greater in-domain performance improvements but suffer from more pronounced out-of-domain degradation, with some parameter-efficient fine-tuning (PEFT) methods exhibiting severe forgetting. Compared to existing transferability measures, the IIMM demonstrates significantly stronger predictive power for accuracy changes post fine-tuning in dual-encoder models. Moreover, we provide a theoretical bound, proving that changes in IIMM are limited by the Wasserstein distance between pre- and post-fine-tuning embedding distributions, ensuring its stability and robustness as a predictive measure. With only a single forward pass of the target data, practitioners can leverage this key insight to evaluate the degree to which a model can be expected to improve following fine-tuning. When combined with prior knowledge of a model's performance across diverse tasks, the IIMM further enhances transferability predictions for novel tasks, offering a lightweight yet effective tool for guiding model adaptation strategies. Our code is provided at https://github.com/mit-ll/IIMM.
• Abstract（参考訳）: 大規模な視覚言語基礎モデルの微調整は、特に学習の利益と破滅的な忘れ方に対する影響について、未発見領域として残されている。 コントラストデュアルエンコーダにおけるモダリティギャップの重要性に着想を得て,モーダル内画像埋め込み類似性とモーダル間ミスアライメントの関係を定量化するIIMM(Inter-Intra Modal Measure)を導入する。 4つの最先端の視覚言語モデルと5つの微調整技術にまたがる広範な経験的分析を通じて、高いIIMMスコアを持つタスクはドメイン内パフォーマンスの向上をもたらすが、より顕著なドメイン内劣化に悩まされ、パラメータ効率のよい微調整(PEFT)手法が深刻な忘れ込みを示すという強い線形関係を確立する。 既存の転送可能性測定と比較して、IIMMはデュアルエンコーダモデルにおける微調整後の精度変化に対して、はるかに強い予測力を示す。 さらに,IIMM の変化は,事前に調整した埋め込み分布と後処理した埋め込み分布とのワッサーシュタイン距離によって制限され,その安定性とロバスト性は予測尺度として保証される。 ターゲットデータの1つのフォワードパスだけで、実践者は、この重要な洞察を利用して、モデルが微調整後の改善を期待できる程度を評価することができる。 様々なタスクにわたるモデルの性能に関する事前の知識と組み合わせることで、IIMMは新たなタスクの転送可能性予測をさらに強化し、モデル適応戦略を導くための軽量で効果的なツールを提供する。 私たちのコードはhttps://github.com/mit-ll/IIMMで提供されます。

関連論文リスト

• MoCa: Modality-aware Continual Pre-training Makes Better Bidirectional Multimodal Embeddings [75.0617088717528]
  MoCaは、トレーニング済みのVLMバックボーンを効果的な双方向埋め込みモデルに変換するためのフレームワークである。 MoCaは、MMEBとViDoRe-v2ベンチマークのパフォーマンスを継続的に改善し、新しい最先端の結果を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-29T06:41:00Z)
• Tuning for Trustworthiness -- Balancing Performance and Explanation Consistency in Neural Network Optimization [49.567092222782435]
  我々は,異なる特徴帰属法間の合意として定義された,XAI整合性という新しい概念を紹介する。 予測性能と説明のバランスをとる多目的最適化フレームワークを構築した。 本研究は、トレードオフゾーンバランス性能損失とXAI整合性による強靭性向上のモデルについて、今後の研究基盤を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-12T13:19:14Z)
• Optimal Brain Iterative Merging: Mitigating Interference in LLM Merging [11.708743111945727]
  大きな言語モデル(LLM)は印象的な能力を示しているが、その高い計算コストはカスタマイズに困難をもたらす。 モデルマージはコスト効率の良い代替手段を提供するが、既存のメソッドはパラメータ間の干渉に悩まされ、パフォーマンスが低下する。 本稿では,モデル内干渉とモデル間干渉を緩和する新しい手法である,最適脳反復法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-17T09:07:49Z)
• UNEM: UNrolled Generalized EM for Transductive Few-Shot Learning [35.62208317531141]
  我々は「最適化学習」とも呼ばれるアンロールパラダイムを提唱し紹介する。 我々のアンローリングアプローチは、様々な統計的特徴分布と事前学習パラダイムをカバーしている。 本稿では,下流画像分類作業の細粒度を網羅した包括的実験について報告する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-21T19:01:57Z)
• Debias your Large Multi-Modal Model at Test-Time via Non-Contrastive Visual Attribute Steering [7.471995248769638]
  大規模マルチモーダルモデル(LMM)のための学習自由脱バイアスフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、保護された属性に対する参照を減らすステアリングベクトルを構築することによって、テキスト生成中のモデルの表現に介入する。 実験の結果,これらの介入は,感情や流布を維持しつつ,保護属性に関連するテキストを生成するLMMの妥当性を効果的に低下させることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-15T20:06:09Z)
• Bridging and Modeling Correlations in Pairwise Data for Direct Preference Optimization [75.1240295759264]
  本稿では,BMC という名前のペアデータにおけるブリッジ・アンド・モデリングの効果的なフレームワークを提案する。 目的の修正によって、ペアの選好信号の一貫性と情報性が向上する。 DPOだけではこれらの相関をモデル化し、ニュアンス付き変動を捉えるには不十分である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-14T11:29:47Z)
• DEEM: Diffusion Models Serve as the Eyes of Large Language Models for Image Perception [66.88792390480343]
  本稿では,拡散モデルの生成的フィードバックを利用して画像エンコーダのセマンティックな分布を整合させる,シンプルだが効果的なアプローチであるDEEMを提案する。 DEEMは、トレーニング可能なパラメータが少なく、事前学習データが少なく、ベースモデルのサイズが小さいことを利用して、モデル幻覚を軽減するために、強化された堅牢性と優れた能力を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T05:46:04Z)
• FT2Ra: A Fine-Tuning-Inspired Approach to Retrieval-Augmented Code Completion [24.964973946366335]
  我々は,真の微調整を模倣することを目的とした新しい検索手法FT2Raを開発した。 FT2RaはUniXcoderの最良のベースライン方式に比べて精度が4.29%向上している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-02T01:42:15Z)
• VeCAF: Vision-language Collaborative Active Finetuning with Training Objective Awareness [56.87603097348203]
  VeCAFはラベルと自然言語アノテーションを使用して、PVMの微調整のためのパラメトリックデータ選択を行う。 VeCAFは微調整の目的を取り入れて重要なデータポイントを選択し、PVMをより高速な収束に向けて効果的に導く。 ImageNetでは、VeCAFは最大3.3倍のトレーニングバッチを使用して、完全な微調整に比べて目標のパフォーマンスに到達する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-15T17:28:37Z)
• When Parameter-efficient Tuning Meets General-purpose Vision-language Models [65.19127815275307]
  PETALは、一意のモード近似技術によって達成される全パラメータの0.5%しか必要とせず、トレーニングプロセスに革命をもたらす。 実験の結果,PETALは現状の手法をほとんどのシナリオで上回るだけでなく,完全な微調整モデルよりも優れていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-16T17:13:08Z)
• Revisiting the Critical Factors of Augmentation-Invariant Representation Learning [8.28445083127418]
  我々は、MoCo v2とBYOLを再検討し、次の仮定の真正性を証明する。 我々は,MoCo v2とBYOLの公正比較のための最初のベンチマークを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-30T17:07:13Z)
• Collaborative Uncertainty Benefits Multi-Agent Multi-Modal Trajectory Forecasting [61.02295959343446]
  この研究はまず、相互作用モジュールから生じる不確実性をモデル化する新しい概念であるコラボレーティブ不確実性(CU)を提案する。 我々は、回帰と不確実性推定の両方を行うために、元の置換同変不確かさ推定器を備えた一般的なCU対応回帰フレームワークを構築した。 提案するフレームワークを,プラグインモジュールとして現在のSOTAマルチエージェント軌道予測システムに適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-11T21:17:41Z)
• Model-Agnostic Multitask Fine-tuning for Few-shot Vision-Language Transfer Learning [59.38343286807997]
  未知タスクの視覚言語モデルのためのモデル非依存型マルチタスクファインチューニング(MAMF)を提案する。 モデルに依存しないメタラーニング(MAML)と比較して、MAMFは二段階最適化を捨て、一階勾配のみを使用する。 MAMFは5つのベンチマークデータセット上で、数ショットの転送学習において古典的な微調整法よりも一貫して優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-09T17:26:53Z)
• Data Augmentation through Expert-guided Symmetry Detection to Improve Performance in Offline Reinforcement Learning [0.0]
  マルコフ決定過程(MDP)の動的モデルのオフライン推定は非自明な作業である。 近年の研究では、密度推定法に依存する専門家誘導パイプラインが、決定論的環境において、この構造を効果的に検出できることが示されている。 学習したMDPを解き、実際の環境に最適化されたポリシーを適用すると、前者の結果が性能改善につながることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-18T14:32:32Z)
• Revisiting Consistency Regularization for Semi-Supervised Learning [80.28461584135967]
  そこで我々は,FeatDistLossというシンプルな手法により,一貫性の規則化を改良したフレームワークを提案する。 実験結果から,本モデルは様々なデータセットや設定のための新しい技術状態を定義する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-10T20:46:13Z)
• Sparse MoEs meet Efficient Ensembles [49.313497379189315]
  このようなモデルの2つの一般的なクラス、すなわちニューラルネットワークのアンサンブルと専門家のスパースミックス(スパースMoE)の相互作用について研究する。 Efficient Ensemble of Experts (E$3$)は、両モデルのクラスを最大限に活用するスケーラブルでシンプルなMoEのアンサンブルであり、深いアンサンブルよりも最大45%少ないFLOPを使用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-07T11:58:35Z)
• MoEfication: Conditional Computation of Transformer Models for Efficient Inference [66.56994436947441]
  トランスフォーマーベースの事前学習言語モデルは、パラメータ容量が大きいため、ほとんどのNLPタスクにおいて優れた性能を実現することができるが、計算コストも大きい。 スパースアクティベーション現象に基づく条件計算により,大規模モデル推論を高速化する。 そこで本研究では,モデルサイズが等しいMoE(Mix-of-experts)バージョン,すなわちMoEficationに変換することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-05T02:14:38Z)
• Mean Embeddings with Test-Time Data Augmentation for Ensembling of Representations [8.336315962271396]
  表現のアンサンブルを考察し、MeTTA(Test-time augmentation)を用いた平均埋め込みを提案する。 MeTTAは、教師付きモデルと自己教師付きモデルの両方において、ImageNetの線形評価の質を大幅に向上させる。 我々は、より高品質な表現を推論するためにアンサンブルの成功を広めることが、多くの新しいアンサンブルアプリケーションを開く重要なステップであると信じている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-15T10:49:46Z)
• Towards Accurate Knowledge Transfer via Target-awareness Representation Disentanglement [56.40587594647692]
  本稿では,TRED(Target-Awareness Representation Disentanglement)の概念を取り入れた新しいトランスファー学習アルゴリズムを提案する。 TREDは、対象のタスクに関する関連する知識を元のソースモデルから切り離し、ターゲットモデルを微調整する際、レギュレータとして使用する。 各種実世界のデータセットを用いた実験により,本手法は標準微調整を平均2%以上安定的に改善することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-16T17:45:08Z)

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。