ビジョン-言語モデルのためのトレーニングフリーの教師なし プロンプト

Core Concepts

ビジョン-言語モデルの固有の表現能力を最大限に保ちつつ、トレーニングフリーかつラベリングフリーの方法で類似性ベースの予測確率を用いて強化する。

Abstract

本論文では、Training-Free Unsupervised Prompt (TFUP)を提案する。TFUPは、ビジョン-言語モデルの固有の表現能力を最大限に保ちつつ、類似性ベースの予測確率を用いて強化する。具体的には以下の手順を行う: 教師なしデータセットから、信頼度フィルタと原型フィルタを用いて代表的なサンプルを選択し、Feature Cache Model (FCM)を構築する。 テスト画像と代表サンプルの特徴レベルの類似性と意味レベルの類似性を考慮した Multi-level Similarity Measure (MSM)を提案し、類似性ベースの予測確率を生成する。 元の予測確率と類似性ベースの予測確率を組み合わせることで、トレーニングフリーかつラベリングフリーの手法を実現する。 このTFUPは、ラベル付きデータを一切使わずに、元のCLIPの性能を大幅に上回る結果を達成する。さらに、TFUPをベースにトレーニングベースのアプローチ(TFUP-T)を提案し、教師なしデータに擬似ラベルと大域的な予測分布の制約を導入することで、最先端の分類性能を実現する。

Stats

教師なしデータセットから選択した代表的なサンプルの特徴とラベルを用いて構築したFeature Cache Modelを活用する。 テスト画像とキャッシュサンプルの特徴レベルの類似性と意味レベルの類似性を組み合わせた Multi-level Similarity Measureを提案する。

Quotes

"ビジョン-言語モデルの固有の表現能力を最大限に保ちつつ、類似性ベースの予測確率を用いて強化する。" "トレーニングフリーかつラベリングフリーの手法を実現する。" "教師なしデータに擬似ラベルと大域的な予測分布の制約を導入することで、最先端の分類性能を実現する。"

Key Insights Distilled From

Training-Free Unsupervised Prompt for Vision-Language Models

by Sifan Long,L... at arxiv.org 04-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.16339.pdf

Deeper Inquiries

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ビジョン-言語モデルの固有の表現能力を最大限に保ちつつ、効率的に特定のタスクに適応させる方法はほかにもあるか。 ビジョン-言語モデルの固有の表現能力を最大限に保ちつつ、特定のタスクに適応させる方法として、適応可能なプロンプトを使用する方法があります。この方法では、モデルを特定のタスクに適応させるために、適切なプロンプトを設計し、モデルに入力として提供します。適応可能なプロンプトは、手動で設計されたプロンプトよりも柔軟性があり、特定のタスクにより適した表現を可能にします。この方法は、大規模な事前学習済みモデルを特定のタスクに効果的に適応させるための効率的な手法として注目されています。

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