論文の概要: Topology-Aware CLIP Few-Shot Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.01694v1
• Date: Sat, 03 May 2025 04:58:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.230334
• Title: Topology-Aware CLIP Few-Shot Learning
• Title（参考訳）: トポロジーを考慮したCLIP/Few-Shot学習
• Authors: Dazhi Huang,
• Abstract要約: 本稿では,Representation Topology DivergenceをTask Residualフレームワークに統合したトポロジ対応チューニング手法を提案する。 RTDとクロスエントロピー損失を組み合わせた視覚・テキスト表現のトポロジ的構造を明示的に整合させることにより,本手法は撮影性能を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Efficiently adapting large Vision-Language Models (VLMs) like CLIP for few-shot learning poses challenges in balancing pre-trained knowledge retention and task-specific adaptation. Existing methods often overlook valuable structural information within the VLM's latent space. We introduce a topology-aware tuning approach integrating Representation Topology Divergence (RTD) into the Task Residual (TR) framework. By explicitly aligning the topological structures of visual and text representations using a combined RTD and Cross-Entropy loss, while freezing base VLM encoders, our method enhances few-shot performance. We optimize only lightweight Task Residual parameters, effectively leveraging topological information. Across 6 diverse benchmark datasets, our approach demonstrates significant gains, achieving an average accuracy improvement of 1-2\% over relevant baseline methods in few-shot settings. This work presents an effective strategy to boost VLM few-shot capabilities by incorporating topological alignment.
• Abstract（参考訳）: CLIPのような大規模なビジョンランゲージモデル(VLM)を数ショットの学習に効果的に適用することは、事前訓練された知識保持とタスク固有の適応のバランスをとる上での課題を生じさせる。 既存の手法は、しばしばVLMの潜伏空間における貴重な構造情報を見落としている。 本稿では,Representation Topology Divergence (RTD) を Task Residual (TR) フレームワークに統合したトポロジ対応チューニング手法を提案する。 RTDとクロスエントロピー損失を組み合わせた視覚・テキスト表現のトポロジ的構造を明示的に調整し,ベースVLMエンコーダを凍結することにより,少数ショット性能を向上させる。 我々は、トポロジ的情報を効果的に活用し、軽量なタスク残余パラメータのみを最適化する。 提案手法は,6つの多様なベンチマークデータセットにまたがって有意な利得を示し,関連するベースライン手法よりも平均精度が1-2\%向上した。 本研究は, トポロジカルアライメントを組み込むことで, VLM小ショット能力を向上するための効果的な戦略を示す。

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