論文の概要: HeBA: Heterogeneous Bottleneck Adapters for Robust Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.16653v1
• Date: Tue, 17 Mar 2026 15:23:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-18 17:42:07.369059
• Title: HeBA: Heterogeneous Bottleneck Adapters for Robust Vision-Language Models
• Title（参考訳）: HeBA:ロバストビジョンランゲージモデルのための異種ボツネックアダプタ
• Abstract要約: HeBA(Heterogeneous Bottleneck Adapter)は、モダリティ固有の帰納バイアスを導入する統一アーキテクチャフレームワークである。 HeBAは2次元奥行き分離可能な畳み込みを通じて視覚トークンを処理し、空間的相関を保存する。 標準的な拡張アダプタとは異なり、HeBAは圧縮ボトルネックを採用し、モデルにコンパクトで堅牢な特徴を明示的に学習させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8707695363745214
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Adapting large-scale Vision-Language Models (VLMs) like CLIP to downstream tasks often suffers from a "one-size-fits-all" architectural approach, where visual and textual tokens are processed uniformly by wide, generic adapters. We argue that this homogeneity ignores the distinct structural nature of the modalities -- spatial locality in images versus semantic density in text. To address this, we propose HeBA (Heterogeneous Bottleneck Adapter), a unified architectural framework that introduces modality-specific structural inductive biases. HeBA departs from conventional designs through three key architectural innovations: (1) Heterogeneity: It processes visual tokens via 2D depthwise-separable convolutions to preserve spatial correlations, while distinctively processing text tokens via dense linear projections to capture semantic relationships; (2) Bottleneck Regularization: Unlike standard expanding adapters, HeBA employs a compression bottleneck (D -> D/4) that explicitly forces the model to learn compact, robust features and acts as a structural regularizer; and (3) Active Gradient Initialization: We challenge the restrictive zero-initialization paradigm, utilizing a Kaiming initialization strategy that ensures sufficient initial gradient flow to accelerate convergence without compromising the frozen backbone's pre-trained knowledge. Extensive experiments demonstrate that HeBA's architecturally specialized design achieves superior stability and accuracy, establishing a new state-of-the-art on 11 few-shot benchmarks. Code is available at https://github.com/Jahid12012021/VLM-HeBA.
• Abstract（参考訳）: CLIPのような大規模ビジョンランゲージモデル(VLM)を下流タスクに適応させる場合、視覚的およびテキスト的トークンは広範に汎用的なアダプタによって一様に処理される"ワンサイズフィットの"アーキテクチャアプローチに悩まされることが多い。 この均質性は、画像における空間的局所性とテキストにおける意味的密度という、モダリティの構造的特質を無視すると主張する。 これを解決するために,モーダリティ固有の構造的帰納バイアスを導入する統一アーキテクチャフレームワークであるHeBA(Heterogeneous Bottleneck Adapter)を提案する。 ヘテロジニティ: 空間的相関を保ちながら、2次元奥行き分離可能な畳み込みによって視覚的トークンを処理し、密度の高い線形射影を介してテキストトークンを顕著に処理し、セマンティックな関係を捕捉する; 2) ボトルネック規則化: 標準拡張アダプタとは異なり、HeBAは圧縮ボトルネック(D -> D/4)を採用し、コンパクトでロバストな特徴を明示的に学習させ、構造的レギュレータとして機能させる; 3) アクティブなグラディエント初期化: 制限的なゼロ初期化パラダイムに挑戦する。 大規模な実験は、HeBAのアーキテクチャに特化された設計が優れた安定性と精度を達成し、11のスクリーンショットベンチマークで新しい最先端のベンチマークを確立することを実証している。 コードはhttps://github.com/Jahid12012021/VLM-HeBAで公開されている。

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