學習如何編輯視覺 Transformer

本文提出了一種針對預先訓練的視覺 Transformer (ViT) 模型進行編輯的方法，旨在無需重新訓練的情況下，通過定位並微調少量關鍵參數來有效地修正模型預測錯誤，並在泛化性和局部性之間取得平衡。