論文の概要: Sparsity Outperforms Low-Rank Projections in Few-Shot Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.12436v1
• Date: Wed, 16 Apr 2025 19:10:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-18 14:38:43.460753
• Title: Sparsity Outperforms Low-Rank Projections in Few-Shot Adaptation
• Title（参考訳）: Few-Shot Adaptationにおけるスポーサリティの低ランク投影性能
• Authors: Nairouz Mrabah, Nicolas Richet, Ismail Ben Ayed, Éric Granger,
• Abstract要約: ラベル付きサンプルがほとんどない新しいドメインにビジョンランゲージモデルを適用することは、過度なオーバーフィットと計算上の制約のため、課題である。 本稿では,ごく少数のパラメータを動的に調整する新しいスパース最適化フレームワークを提案する。 11の多様なデータセットの実験により、SOはメモリオーバーヘッドを低減しつつ、最先端の数発の適応性能を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.086036250269613
• License:
• Abstract: Adapting Vision-Language Models (VLMs) to new domains with few labeled samples remains a significant challenge due to severe overfitting and computational constraints. State-of-the-art solutions, such as low-rank reparameterization, mitigate these issues but often struggle with generalization and require extensive hyperparameter tuning. In this paper, a novel Sparse Optimization (SO) framework is proposed. Unlike low-rank approaches that typically constrain updates to a fixed subspace, our SO method leverages high sparsity to dynamically adjust very few parameters. We introduce two key paradigms. First, we advocate for \textit{local sparsity and global density}, which updates a minimal subset of parameters per iteration while maintaining overall model expressiveness. As a second paradigm, we advocate for \textit{local randomness and global importance}, which sparsifies the gradient using random selection while pruning the first moment based on importance. This combination significantly mitigates overfitting and ensures stable adaptation in low-data regimes. Extensive experiments on 11 diverse datasets show that SO achieves state-of-the-art few-shot adaptation performance while reducing memory overhead.
• Abstract（参考訳）: VLM(Vision-Language Models)をラベル付きサンプルの少ない新しいドメインに適用することは、過度なオーバーフィッティングと計算上の制約のため、依然として大きな課題である。 低ランクなパラメータ化のような最先端のソリューションは、これらの問題を緩和するが、一般化に苦慮し、広範なハイパーパラメータチューニングを必要とすることが多い。 本稿では,新しいスパース最適化(SO)フレームワークを提案する。 固定部分空間への更新を制約する低ランクなアプローチとは異なり、私たちのSOメソッドは、非常に少ないパラメータを動的に調整するために高い空間性を利用する。 2つの重要なパラダイムを紹介します。 まず、モデル全体の表現性を保ちながら、イテレーション毎にパラメータの最小限のサブセットを更新する、textit{local sparsity and global density} を提唱する。 第2のパラダイムとして、重要度に基づいて第1モーメントを刈り上げながら、ランダム選択を用いて勾配をばらばらにする「textit{local randomness and global importance}」を提唱する。 この組み合わせは、過度な適合を著しく軽減し、低データ体制における安定した適応を保証する。 11の多様なデータセットに対する大規模な実験により、SOはメモリオーバーヘッドを低減しつつ、最先端の少数ショット適応性能を実現している。

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