CLIP模型微调时过度拟合已知类别的问题及其解决方案

Belangrijkste concepten

提出了一种新的方法OGEN,通过合成未知类别的特征并采用自适应蒸馏机制,有效解决了CLIP模型微调时过度拟合已知类别的问题,从而提高了模型在未知类别上的泛化能力。

Samenvatting

本文研究了视觉语言模型CLIP在微调过程中存在的过度拟合已知类别的问题。作者首先通过实验发现,即使经过长时间的微调,CLIP模型也会倾向于过度拟合训练集中的已知类别,从而导致在未知类别上的性能下降。

为了解决这一问题,作者提出了一种新的方法OGEN。其核心包括两个部分:

1. 类条件特征生成器:给定未知类别的名称,该生成器可以合成相应的图像特征。这些合成的特征可以为模型提供关于未知类别的有用知识,从而帮助优化模型在已知和未知类别之间的决策边界。

2. 自适应蒸馏机制:在联合优化已知和合成未知特征的过程中,该机制可以从历史模型状态中选择合适的教师模型,以进一步防止过拟合的发生。

实验结果表明,OGEN方法可以在保持已知类别性能的同时,显著提高模型在未知类别上的泛化能力。在两种不同的OOD泛化设置(类内和跨数据集)下,OGEN都取得了优异的性能。

Statistieken

在ImageNet数据集上,OGEN-CoOp方法将新类别的准确率从63.22%提高到69.54%,同时基类准确率也从82.69%提高到83.47%。
在跨数据集泛化实验中,OGEN方法将CoOp和CoCoOp在10个目标数据集上的平均泛化性能分别从63.88%和65.74%提高到65.76%和66.53%。

Citaten

"我们首先展示了视觉语言模型在微调过程中存在过度拟合已知类别的问题,即使经过长时间的微调,模型在未知类别上的性能也会显著下降。"
"为了解决这一问题,我们提出了一种新的方法OGEN,通过合成未知类别的特征并采用自适应蒸馏机制,有效地提高了模型在未知类别上的泛化能力。"

Belangrijkste Inzichten Gedestilleerd Uit

Overcoming the Pitfalls of Vision-Language Model Finetuning for OOD Generalization

by Yuhang Zang,... om arxiv.org 04-17-2024

https://arxiv.org/pdf/2401.15914.pdf

Diepere vragen

除了CLIP,OGEN方法是否也适用于其他视觉语言模型,如ViLT和PaLI

OGEN方法不仅适用于CLIP，还适用于其他视觉语言模型，如ViLT和PaLI。这是因为OGEN的核心思想是通过类条件特征生成器来合成未知类别的特征，从而提高模型在未知类别上的泛化能力。这种方法并不依赖于特定的视觉语言模型的架构，而是专注于优化模型的泛化性能，因此可以轻松地应用于其他类似的模型。

如何进一步提高OGEN在已知类别上的性能,在保持未知类别泛化能力的同时实现更好的ID-OOD性能平衡

要进一步提高OGEN在已知类别上的性能，同时保持未知类别的泛化能力，可以考虑以下方法：

更有效的模型正则化：通过引入更复杂的正则化技术，如Dropout、Batch Normalization等，可以帮助减少模型在已知类别上的过拟合。
增加数据多样性：通过引入更多不同类别和样本的训练数据，可以帮助模型更好地泛化到新的类别。
优化损失函数：调整损失函数的权重或设计更适合任务的损失函数，以平衡已知类别和未知类别的性能。
集成学习：尝试使用集成学习方法，如Bagging或Boosting，将多个模型的预测结果结合起来，以提高整体性能。

通过综合考虑这些因素，并对OGEN方法进行进一步优化，可以实现更好的ID-OOD性能平衡。

OGEN合成的未知类别特征是否可以用于其他任务,如OOD检测或者开放世界识别

OGEN合成的未知类别特征可以用于其他任务，如OOD检测或开放世界识别。这是因为合成的未知类别特征可以提供有用的信息，帮助模型识别和区分未知类别的样本。在OOD检测任务中，合成的未知类别特征可以作为模型的参考，帮助识别模型未曾见过的类别。在开放世界识别任务中，这些特征可以用于识别和分类新的类别，从而扩展模型的应用范围。因此，OGEN合成的未知类别特征具有潜在的广泛应用前景。