論文の概要: Towards Efficient and General-Purpose Few-Shot Misclassification Detection for Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20492v1
• Date: Wed, 26 Mar 2025 12:31:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:21:55.575531
• Title: Towards Efficient and General-Purpose Few-Shot Misclassification Detection for Vision-Language Models
• Title（参考訳）: ビジョンランゲージモデルのための効率的かつ汎用的なFew-Shot誤分類検出に向けて
• Authors: Fanhu Zeng, Zhen Cheng, Fei Zhu, Xu-Yao Zhang,
• Abstract要約: 現代のニューラルネットワークは、誤って分類された予測に対して過度に自信を示し、エラーを検出するための信頼度推定の必要性を強調している。 我々は、テキスト情報を利用した視覚言語モデル(VLM)を利用して、効率的で汎用的な誤分類検出フレームワークを確立する。 VLMのパワーを活用することで、MisDのためのFew-Shotプロンプト学習フレームワークであるFSMisDを構築し、スクラッチからトレーニングを控え、チューニング効率を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.51735861729728
• License:
• Abstract: Reliable prediction by classifiers is crucial for their deployment in high security and dynamically changing situations. However, modern neural networks often exhibit overconfidence for misclassified predictions, highlighting the need for confidence estimation to detect errors. Despite the achievements obtained by existing methods on small-scale datasets, they all require training from scratch and there are no efficient and effective misclassification detection (MisD) methods, hindering practical application towards large-scale and ever-changing datasets. In this paper, we pave the way to exploit vision language model (VLM) leveraging text information to establish an efficient and general-purpose misclassification detection framework. By harnessing the power of VLM, we construct FSMisD, a Few-Shot prompt learning framework for MisD to refrain from training from scratch and therefore improve tuning efficiency. To enhance misclassification detection ability, we use adaptive pseudo sample generation and a novel negative loss to mitigate the issue of overconfidence by pushing category prompts away from pseudo features. We conduct comprehensive experiments with prompt learning methods and validate the generalization ability across various datasets with domain shift. Significant and consistent improvement demonstrates the effectiveness, efficiency and generalizability of our approach.
• Abstract（参考訳）: 分類器による信頼性の高い予測は、高いセキュリティと動的に変化する状況への展開に不可欠である。 しかしながら、現代のニューラルネットワークは、誤って分類された予測に対して過度に自信を示し、エラーを検出するための信頼度推定の必要性を強調している。 小規模データセットの既存の手法が達成した成果にもかかわらず、それらはすべてスクラッチからトレーニングを必要とし、大規模かつ継続的なデータセットへの実践的応用を妨げる、効率的で効果的なミス分類検出(MisD)方法がない。 本稿では,テキスト情報を利用した視覚言語モデル(VLM)を利用して,効率的で汎用的な誤分類検出フレームワークを構築する方法を提案する。 VLMのパワーを活用することで、MisDのためのFew-Shotプロンプト学習フレームワークであるFSMisDを構築し、スクラッチからトレーニングを控え、チューニング効率を向上させる。 誤分類検出能力を高めるために、適応的な擬似サンプル生成と新規な負の損失を用いて、カテゴリのプロンプトを擬似特徴から遠ざけることで、過信の問題を軽減する。 我々は、素早い学習手法による包括的な実験を行い、ドメインシフトを伴う各種データセットの一般化能力を検証した。 重要かつ一貫した改善は、我々のアプローチの有効性、効率、一般化可能性を示す。

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