論文の概要: Optimizing Active Learning in Vision-Language Models via Parameter-Efficient Uncertainty Calibration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21521v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 06:08:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:55.755397
• Title: Optimizing Active Learning in Vision-Language Models via Parameter-Efficient Uncertainty Calibration
• Title（参考訳）: パラメータ効率のよい不確実性校正による視覚言語モデルの能動学習の最適化
• Authors: Athmanarayanan Lakshmi Narayanan, Amrutha Machireddy, Ranganath Krishnan,
• Abstract要約: 本稿では,アクティブラーニングフレームワークに不確実な校正損失を組み込んだパラメータ効率学習手法を提案する。 提案手法は,複雑な特徴量に基づくサンプリング手法の性能に適合し,超越できることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.7181844004432385
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Active Learning (AL) has emerged as a powerful approach for minimizing labeling costs by selectively sampling the most informative data for neural network model development. Effective AL for large-scale vision-language models necessitates addressing challenges in uncertainty estimation and efficient sampling given the vast number of parameters involved. In this work, we introduce a novel parameter-efficient learning methodology that incorporates uncertainty calibration loss within the AL framework. We propose a differentiable loss function that promotes uncertainty calibration for effectively selecting fewer and most informative data samples for fine-tuning. Through extensive experiments across several datasets and vision backbones, we demonstrate that our solution can match and exceed the performance of complex feature-based sampling techniques while being computationally very efficient. Additionally, we investigate the efficacy of Prompt learning versus Low-rank adaptation (LoRA) in sample selection, providing a detailed comparative analysis of these methods in the context of efficient AL.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークモデル開発において最も有用なデータを選択的にサンプリングすることで、ラベル付けコストを最小限にするための強力なアプローチとして、アクティブラーニング(AL)が登場した。 大規模視覚言語モデルの効果的なALは、膨大な数のパラメータを考慮し、不確実性推定と効率的なサンプリングの課題に対処する必要がある。 本研究では,ALフレームワークに不確実な校正損失を組み込んだパラメータ効率学習手法を提案する。 そこで本研究では,不確実性の校正を助長し,より少ない,最も情報性の高いデータサンプルの微調整を効果的に行うための識別可能な損失関数を提案する。 いくつかのデータセットやビジョンのバックボーンにわたる広範な実験を通じて、我々のソリューションは計算的に非常に効率的でありながら、複雑な特徴に基づくサンプリング技術の性能にマッチし、超越できることを実証する。 さらに,サンプル選択におけるプロンプト学習とローランク適応(LoRA)の有効性を検討した。

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