論文の概要: Is Less More? Exploring Token Condensation as Training-free Adaptation for CLIP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14729v2
• Date: Thu, 21 Nov 2024 12:17:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:37.658509
• Title: Is Less More? Exploring Token Condensation as Training-free Adaptation for CLIP
• Title（参考訳）: より少ないか?-CLIPのトレーニング不要適応としてのトーケン凝縮を探る
• Authors: Zixin Wang, Dong Gong, Sen Wang, Zi Huang, Yadan Luo,
• Abstract要約: 比較言語画像事前訓練(CLIP)は画像分類において顕著な一般化能力を示した。 CLIPは、ゼロショット推論中にダウンストリームデータセットのパフォーマンス低下に遭遇することがある。 このようなケースでCLIPのパフォーマンス低下に効率的に対処できる、トレーニング不要のアプローチはありますか?
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.09801987385207
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Contrastive language-image pre-training (CLIP) has shown remarkable generalization ability in image classification. However, CLIP sometimes encounters performance drops on downstream datasets during zero-shot inference. Test-time adaptation methods attempt to mitigate this by adjusting normalization layers or tuning context prompts with large batch sizes and extensive augmentations; yet, these methods are computationally intensive. This raises an important question: Is there a training-free approach that can efficiently address CLIP's performance drop in such cases? To explore this, we benchmark token condensation techniques, originally designed to enhance the efficiency of vision transformers, on CLIP zero-shot inference tasks. We observe that although token condensation may compromise in-domain accuracy, it surprisingly enhances CLIP's performance on certain cross-dataset benchmarks. This motivates two key inquiries: (1) Can token condensation serve as a "free-lunch" solution for CLIP zero-shot inference? (2) What criteria should guide condensation -- how can essential tokens be identified and redundant ones eliminated? To address these questions, we propose Token Condensation as Adaptation (TCA), a training-free adaptation method for CLIP by pruning class-irrelevant visual tokens while merging class-ambiguous tokens. As the first approach for CLIP's token efficiency, TCA demonstrates superior performance across cross-dataset tasks, achieving up to a 21.4\% improvement over the strongest baseline while reducing GFLOPs by 12.2\% to 48.9\%, with minimized hyperparameter dependency.
• Abstract（参考訳）: 比較言語画像事前訓練(CLIP)は画像分類において顕著な一般化能力を示した。 しかし、CLIPはゼロショット推論中にダウンストリームデータセットのパフォーマンス低下に遭遇することがある。 テスト時間適応法は、正規化層を調整したり、大きなバッチサイズと広範囲な拡張でコンテキストプロンプトを調整することでこれを緩和しようとするが、これらの手法は計算集約的である。 このようなケースでCLIPのパフォーマンス低下に効率的に対処できる、トレーニング不要のアプローチはありますか? これを調べるために、CLIPゼロショット推論タスクにおいて、もともとビジョントランスフォーマーの効率を高めるために設計されたトークン凝縮手法をベンチマークした。 トークンの凝縮はドメイン内の精度を損なう可能性があるが、特定のクロスデータセットベンチマークにおけるCLIPの性能は驚くほど向上する。 1)トークンの凝縮はCLIPゼロショット推論の"フリーランチ"ソリューションとして機能するのか? (2) 凝縮を導くための基準は何か -- 重要なトークンをどうやって識別し、冗長なトークンを排除できるのか? このような問題に対処するために,クラス無関係な視覚トークンを抽出し,クラス無意味なトークンをマージしてCLIPのトレーニング自由適応手法であるToken Condensation as Adaptation (TCA)を提案する。 CLIPのトークン効率の最初のアプローチとして、TCAはクロスデータセットタスク間での優れたパフォーマンスを示し、最強のベースラインに対して最大21.4\%の改善を達成し、GFLOPを12.2\%から48.9\%に削減し、ハイパーパラメータ依存性を最小限に抑える。

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