大規模事前学習ビジョンおよび言語トランスフォーマーは少量ショット増分学習者である

Core Concepts

大規模事前学習ビジョンおよび言語トランスフォーマーは、少量のサンプルでも新しいクラスを効果的に学習できる。

Abstract

本論文は、大規模事前学習ビジョンおよび言語トランスフォーマーを用いた少量ショット増分学習(FSCIL)の新しい枠組みを提案している。
まず、大規模モデルをそのまま適用すると、過度の忘却と過適合の問題が生じることを示している。そこで、以下の3つの新しい手法を提案している:

事前学習知識微調整(PKT): 事前学習モデルの一部の層と2種類のプロンプトを選択的に微調整することで、ドメイン固有の知識を効果的に獲得しつつ、事前学習知識も保持する。

エントロピーベースの発散損失(LED): ビジョントークンの識別能力を高めることで、基本セッションでの表現学習を強化する。

意味知識蒸留損失(LSKD): 事前学習言語モデルから得られる言語埋め込みを活用し、ビジュアル特徴表現に有用な意味的知識を蒸留する。

これらの手法により、大規模事前学習モデルをFSCILタスクに効果的に適用できることを示している。実験結果では、提案手法が既存手法を大幅に上回る性能を達成している。

Stats

基本セッションでは十分なデータがあるが、増分セッションでは各クラスに少数のサンプルしかない。
大規模事前学習モデルを直接適用すると、過度の忘却と過適合の問題が生じる。
提案手法のPKTは、事前学習知識を保持しつつ、ドメイン固有の知識も効果的に獲得できる。
提案手法のLEDは、基本セッションでの表現学習を強化する。
提案手法のLSKDは、事前学習言語モデルから有用な意味的知識を蒸留する。

Quotes

"大規模事前学習モデルのようなビジョンおよび言語トランスフォーマーは、優れた少量ショット増分学習者になりうる。"
"提案手法PriViLegeは、既存手法と比べて大幅な性能向上を示している。例えば、CUB200で+9.38%、CIFAR-100で+20.58%、miniImageNetで+13.36%の向上が確認された。"

Key Insights Distilled From

Pre-trained Vision and Language Transformers Are Few-Shot Incremental Learners

by Keon-Hee Par... at arxiv.org 04-03-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.02117.pdf

Deeper Inquiries

大規模事前学習モデルを効果的に活用するためには、どのようなアーキテクチャや学習手法が重要だと考えられるか?

大規模事前学習モデルを効果的に活用するためには、いくつかの重要な要素が考えられます。まず第一に、Pre-trained Knowledge Tuning (PKT)のような手法を使用して、モデルの事前学習知識を適切に調整することが重要です。PKTは、特定のレイヤーを微調整し、追加のプロンプトを導入することで、ドメイン固有の知識をキャプチャし、増幅させることができます。また、エントロピーに基づく発散損失や意味論的知識蒸留損失のような新しい損失関数を導入することも重要です。これらの損失関数は、モデルの表現力を向上させ、ドメイン固有の知識を効果的に取り込むのに役立ちます。さらに、適切な学習率スケジューリングや最適化アルゴリズムの選択も重要です。これらの要素を組み合わせることで、大規模事前学習モデルを最大限に活用することが可能となります。