論文の概要: Mitigating Cache Noise in Test-Time Adaptation for Large Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18334v1
• Date: Mon, 24 Mar 2025 04:32:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:36:17.516927
• Title: Mitigating Cache Noise in Test-Time Adaptation for Large Vision-Language Models
• Title（参考訳）: 大規模視覚言語モデルにおけるテスト時間適応におけるキャッシュノイズの緩和
• Authors: Haotian Zhai, Xinyu Chen, Can Zhang, Tianming Sha, Ruirui Li,
• Abstract要約: 下流タスクにおける分散シフトに起因する性能劣化に対する解決策として,視覚言語モデルのテスト時適応(TTA)が注目されている。 我々は、包括的で信頼性の高いキャッシュ機構を導入し、キャッシュ、残留、ガウス(CRG)と呼ばれる新しいゼロショットTTA手法を提案する。 13のベンチマーク実験の結果、CRGは最先端のTTA法よりも優れており、例外的な堅牢性と適応性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.157596316463621
• License:
• Abstract: Test-time adaptation (TTA) of visual language models has recently attracted significant attention as a solution to the performance degradation caused by distribution shifts in downstream tasks. However, existing cache-based TTA methods have certain limitations. They mainly rely on the accuracy of cached feature labels, and the presence of noisy pseudo-labels can cause these features to deviate from their true distribution. This makes cache retrieval methods based on similarity matching highly sensitive to outliers or extreme samples. Moreover, current methods lack effective mechanisms to model class distributions, which limits their ability to fully exploit the potential of cached information. To address these challenges, we introduce a comprehensive and reliable caching mechanism and propose a novel zero-shot TTA method called ``Cache, Residual, Gaussian" (CRG). This method not only employs learnable residual parameters to better align positive and negative visual prototypes with text prototypes, thereby optimizing the quality of cached features, but also incorporates Gaussian Discriminant Analysis (GDA) to dynamically model intra-class feature distributions, further mitigating the impact of noisy features. Experimental results on 13 benchmarks demonstrate that CRG outperforms state-of-the-art TTA methods, showcasing exceptional robustness and adaptability.
• Abstract（参考訳）: 近年,下流タスクの分散シフトに起因する性能劣化に対する解決策として,視覚言語モデルのTTAが注目されている。 しかし、既存のキャッシュベースのTTAメソッドには一定の制限がある。 主にキャッシュされた特徴ラベルの精度に依存しており、ノイズの多い擬似ラベルの存在は、これらの特徴を真の分布から逸脱させる可能性がある。 これにより、外れ値や極端なサンプルに非常に敏感な類似性に基づいたキャッシュ検索手法が実現される。 さらに、現在のメソッドには、キャッシュされた情報の可能性を完全に活用する能力を制限する、クラス分散をモデル化するための効果的なメカニズムが欠けている。 これらの課題に対処するために、包括的で信頼性の高いキャッシュ機構を導入し、 ``Cache, Residual, Gaussian" (CRG) と呼ばれる新しいゼロショットTTA手法を提案する。 この手法では、学習可能な残差パラメータを用いて、正および負の視覚プロトタイプをテキストプロトタイプと整合させ、キャッシュされた特徴の質を最適化するだけでなく、ガウス判別分析(GDA)を用いてクラス内特徴分布を動的にモデル化し、さらにノイズのある特徴の影響を軽減する。 13のベンチマーク実験の結果、CRGは最先端のTTA法よりも優れており、例外的な堅牢性と適応性を示している。

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