論文の概要: Efficient and Versatile Robust Fine-Tuning of Zero-shot Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05749v1
• Date: Sun, 11 Aug 2024 11:37:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-13 15:47:38.623455
• Title: Efficient and Versatile Robust Fine-Tuning of Zero-shot Models
• Title（参考訳）: ゼロショットモデルの効率的・可逆的ロバスト微調整
• Authors: Sungyeon Kim, Boseung Jeong, Donghyun Kim, Suha Kwak,
• Abstract要約: 本稿では、下流タスクにゼロショットモデルを微調整する新しい手法であるRobust Adapter(R-Adapter)を紹介する。 本手法は, 軽量モジュールを事前学習モデルに統合し, OODロバスト性を高め, 保存コストを大幅に削減するために, 新たな自己アンサンブル技術を用いる。 実験により,R-Adapterは,CLIPエンコーダのパラメータの13%をチューニングし,タスクのさまざまなセットで最先端のパフォーマンスを実現することを確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.27380518351181
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large-scale image-text pre-trained models enable zero-shot classification and provide consistent accuracy across various data distributions. Nonetheless, optimizing these models in downstream tasks typically requires fine-tuning, which reduces generalization to out-of-distribution (OOD) data and demands extensive computational resources. We introduce Robust Adapter (R-Adapter), a novel method for fine-tuning zero-shot models to downstream tasks while simultaneously addressing both these issues. Our method integrates lightweight modules into the pre-trained model and employs novel self-ensemble techniques to boost OOD robustness and reduce storage expenses substantially. Furthermore, we propose MPM-NCE loss designed for fine-tuning on vision-language downstream tasks. It ensures precise alignment of multiple image-text pairs and discriminative feature learning. By extending the benchmark for robust fine-tuning beyond classification to include diverse tasks such as cross-modal retrieval and open vocabulary segmentation, we demonstrate the broad applicability of R-Adapter. Our extensive experiments demonstrate that R-Adapter achieves state-of-the-art performance across a diverse set of tasks, tuning only 13% of the parameters of the CLIP encoders.
• Abstract（参考訳）: 大規模画像テキスト事前学習モデルにより、ゼロショット分類が可能となり、様々なデータ分布に対して一貫した精度を提供する。 それでも、これらのモデルを下流のタスクで最適化するには、通常は微調整が必要であるため、一般化をアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)データに還元し、広範な計算資源を必要とする。 本稿では,ロバスト・アダプタ (R-Adapter) を導入し,これらの問題に同時に対処しながら,下流タスクにゼロショットモデルを微調整する手法を提案する。 本手法は, 軽量モジュールを事前学習モデルに統合し, OODロバスト性を高め, 保存コストを大幅に削減するために, 新たな自己アンサンブル技術を用いる。 さらに,視覚言語下流タスクの微調整を目的としたMPM-NCE損失を提案する。 複数の画像テキストペアの正確なアライメントと識別的特徴学習を保証する。 クロスモーダル検索やオープンボキャブラリセグメンテーションといった多様なタスクを含む分類を超えて、堅牢な微調整のためのベンチマークを拡張して、R-Adapterの広範な適用性を実証する。 R-Adapterは,CLIPエンコーダのパラメータの13%をチューニングすることで,タスクのさまざまなセットで最先端のパフォーマンスを実現することを示す。

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