論文の概要: Mixture of Prompt Learning for Vision Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12011v1
• Date: Wed, 18 Sep 2024 14:25:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-19 17:24:06.784792
• Title: Mixture of Prompt Learning for Vision Language Models
• Title（参考訳）: 視覚言語モデルのためのプロンプト学習の混合
• Authors: Yu Du, Tong Niu, Rong Zhao,
• Abstract要約: ルーティングモジュールを組み込んだソフトプロンプト学習手法の混合を提案する。 このモジュールはデータセットのさまざまなスタイルをキャプチャし、インスタンス毎に最も適切なプロンプトを動的に選択することができる。 また、意味的にグループ化されたテキストレベルの監視を実装し、各ソフトプロンプトを、そのグループから手動で設計されたテンプレートのトークン埋め込みで初期化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.828490399811376
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As powerful pre-trained vision-language models (VLMs) like CLIP gain prominence, numerous studies have attempted to combine VLMs for downstream tasks. Among these, prompt learning has been validated as an effective method for adapting to new tasks, which only requiring a small number of parameters. However, current prompt learning methods face two challenges: first, a single soft prompt struggles to capture the diverse styles and patterns within a dataset; second, fine-tuning soft prompts is prone to overfitting. To address these challenges, we propose a mixture of soft prompt learning method incorporating a routing module. This module is able to capture a dataset's varied styles and dynamically selects the most suitable prompts for each instance. Additionally, we introduce a novel gating mechanism to ensure the router selects prompts based on their similarity to hard prompt templates, which both retaining knowledge from hard prompts and improving selection accuracy. We also implement semantically grouped text-level supervision, initializing each soft prompt with the token embeddings of manually designed templates from its group and applied a contrastive loss between the resulted text feature and hard prompt encoded text feature. This supervision ensures that the text features derived from soft prompts remain close to those from their corresponding hard prompts, preserving initial knowledge and mitigating overfitting. Our method has been validated on 11 datasets, demonstrating evident improvements in few-shot learning, domain generalization, and base-to-new generalization scenarios compared to existing baselines. The code will be available at \url{https://anonymous.4open.science/r/mocoop-6387}
• Abstract（参考訳）: CLIPのような強力な事前学習型視覚言語モデル(VLM)が普及するにつれて、多くの研究がVLMを下流タスクに組み合わせようと試みている。 これらのうち、素早い学習は、少数のパラメータしか必要としない新しいタスクに適応するための効果的な方法として検証されている。 しかしながら、現在のプロンプト学習手法では、データセット内のさまざまなスタイルやパターンをキャプチャするために、ひとつがソフトプロンプトで苦労する、もうひとつは、微調整されたソフトプロンプトが過度に適合する傾向がある、という2つの課題に直面している。 これらの課題に対処するために、ルーティングモジュールを組み込んだソフトプロンプト学習手法の混合を提案する。 このモジュールはデータセットのさまざまなスタイルをキャプチャし、インスタンス毎に最も適切なプロンプトを動的に選択することができる。 さらに、ハードプロンプトテンプレートとの類似性に基づいてルータがプロンプトを選択することを保証する新しいゲーティング機構を導入し、ハードプロンプトからの知識を保持し、選択精度を向上させる。 また,手動で設計したテンプレートのトークン埋め込みによって各ソフトプロンプトを初期化し,結果のテキスト特徴とハードプロンプトエンコードされたテキスト特徴との対比的損失を適用した。 この監督は、ソフトプロンプトから派生したテキスト特徴が、対応するハードプロンプトに近づき、初期知識を保ち、過度な適合を緩和する。 提案手法は11のデータセットで検証され,既存のベースラインと比較して,ショットラーニング,ドメインの一般化,ベース・ツー・ニューな一般化のシナリオが明らかに改善されている。 コードは \url{https://anonymous.4open.science/r/mocoop-6387} で入手できる。

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