Effizientes Finetuning von Vision-Language-Modellen unter Beibehaltung der Out-of-Distribution-Generalisierung

Temel Kavramlar

Unser Ziel ist es, ein Vision-Language-Modell ohne Beeinträchtigung seiner Out-of-Distribution-Generalisierung feinzustimmen. Wir verwenden zwei Arten von Ankern, um den Feinabstimmungsprozess zu regulieren und die ursprüngliche Merkmalsstruktur des Modells beizubehalten.

Özet

Die Studie zielt darauf ab, die Out-of-Distribution-Generalisierungsfähigkeiten eines vortrainierten Vision-Language-Modells (wie CLIP) während des Feinabstimmungsprozesses auf Downstream-Aufgaben zu erhalten.
Zunächst wird beobachtet, dass die Out-of-Distribution-Generalisierung, wie Domain-Verschiebung und Zero-Shot-Lernen, nach dem Finetuning stark abnimmt. Dies wird darauf zurückgeführt, dass das Finetuning nur auf Klassenlabels als Zielwerte beschränkt ist, im Gegensatz zum reichhaltigen Textmaterial, das bei der Vorschulung verwendet wurde.
Um dies zu beheben, schlagen die Autoren einen Anchor-basierten robusten Feinabstimmungsansatz (ARF) vor. Dieser verwendet zwei Arten von Ankern:

Text-kompensierte Anker: Für jedes Bild im Feinabstimmungsdatensatz wird mithilfe eines vortrainierten Bildbeschrifters ein semantisch reichhaltiger Bildtext generiert und als Anker verwendet.
Bild-Text-Paar-Anker: Aus einem Kandidatendatensatz, der dem Vortrainingsdatensatz von CLIP ähnlich ist, werden relevante Bild-Text-Paare mit reichen Semantiken als zusätzliche Anker abgerufen.

Diese beiden Arten von Ankern dienen als zusätzliche kontrastive Supervision, um den Feinabstimmungsprozess zu regulieren und die ursprüngliche Merkmalsstruktur des CLIP-Modells beizubehalten.
Umfangreiche Experimente zeigen, dass der vorgeschlagene ARF-Ansatz die In-Distribution-Leistung vergleichbar mit herkömmlichen Feinabstimmungsmethoden erreicht, während er neue State-of-the-Art-Ergebnisse bei Domain-Verschiebung und Zero-Shot-Lernen erzielt.

İstatistikler

Die Leistung auf dem In-Distribution-Testdatensatz (ImageNet) ist vergleichbar mit herkömmlichen Feinabstimmungsmethoden.
Die durchschnittliche Genauigkeit auf Domain-Verschiebungs-Benchmarks (ImageNet-Varianten, DomainNet) übertrifft die Baseline-Methoden um 1,9 bis 7,0 Prozentpunkte.
Die durchschnittliche Genauigkeit auf Zero-Shot-Lern-Benchmarks (diverse Datensätze) übertrifft die Baseline-Methoden um 4,6 bis 7,0 Prozentpunkte.

Alıntılar

"Unser Ziel ist es, ein Vision-Language-Modell ohne Beeinträchtigung seiner Out-of-Distribution-Generalisierung feinzustimmen."
"Wir verwenden zwei Arten von Ankern, um den Feinabstimmungsprozess zu regulieren und die ursprüngliche Merkmalsstruktur des Modells beizubehalten."
"Umfangreiche Experimente zeigen, dass der vorgeschlagene ARF-Ansatz die In-Distribution-Leistung vergleichbar mit herkömmlichen Feinabstimmungsmethoden erreicht, während er neue State-of-the-Art-Ergebnisse bei Domain-Verschiebung und Zero-Shot-Lernen erzielt."

Önemli Bilgiler Şuradan Elde Edildi

Anchor-based Robust Finetuning of Vision-Language Models

by Jinwei Han,Z... : arxiv.org 04-10-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.06244.pdf

Daha Derin Sorular

Wie könnte man den Ansatz auf andere Arten von Downstream-Aufgaben wie Objekterkennung oder Bildgenerierung erweitern?

Um den Ansatz auf andere Arten von Downstream-Aufgaben wie Objekterkennung oder Bildgenerierung zu erweitern, könnte man die Text-Compensated Anchor Generation und die Image-Text Anchor Retrieval Module entsprechend anpassen.
Für die Objekterkennung könnte man beispielsweise die Text-Compensated Anchor Generation nutzen, um präzise und detaillierte Beschreibungen der erkannten Objekte zu generieren. Diese Beschreibungen könnten dann als Anker dienen, um die Objekterkennung während des Feinabstimmungsprozesses zu unterstützen.
Für die Bildgenerierung könnte man die Image-Text Anchor Retrieval nutzen, um relevante Bild-Text-Paare zu finden, die als Inspiration für die Generierung neuer Bilder dienen können. Diese Paare könnten als Referenz für den Generierungsprozess dienen und die Qualität der generierten Bilder verbessern.

Welche Möglichkeiten gibt es, die Qualität und Relevanz der generierten Bildtexte und abgerufenen Bild-Text-Paare weiter zu verbessern?

Um die Qualität und Relevanz der generierten Bildtexte und abgerufenen Bild-Text-Paare weiter zu verbessern, könnten folgende Maßnahmen ergriffen werden:

Verwendung fortschrittlicher Sprachmodelle: Durch die Verwendung moderner Sprachmodelle wie GPT-3 oder BERT könnte die Qualität der generierten Bildtexte verbessert werden, da diese Modelle ein tieferes Verständnis von Sprache haben und präzisere Beschreibungen liefern können.

Feinabstimmung der Generierungsmodelle: Durch die Feinabstimmung der Generierungsmodelle auf spezifische Domänen oder Aufgaben könnte die Relevanz der generierten Bildtexte erhöht werden. Dies könnte durch die Verwendung von domänenspezifischen Trainingsdaten oder Anpassung der Modellarchitektur erreicht werden.

Verbesserung der Retrieval-Algorithmen: Um relevantere Bild-Text-Paare abzurufen, könnten fortschrittliche Retrieval-Algorithmen wie Nearest Neighbor Search oder Semantic Search eingesetzt werden. Diese Algorithmen könnten die Ähnlichkeit zwischen Bildern und Texten genauer erfassen und somit relevantere Paare liefern.

Inwiefern lässt sich der Anchor-basierte Ansatz auf andere Arten von vortrainierten Modellen übertragen, die nicht auf Kontrastivem Lernen basieren?

Der Anchor-basierte Ansatz könnte auch auf andere Arten von vortrainierten Modellen übertragen werden, die nicht auf Kontrastivem Lernen basieren, indem ähnliche Konzepte und Techniken angewendet werden.
Für Modelle, die auf überwachtem Lernen basieren, könnten Text-Compensated Anchors verwendet werden, um zusätzliche semantische Informationen während des Feinabstimmungsprozesses bereitzustellen. Diese Anchors könnten als Ergänzung zu den vorhandenen Trainingsdaten dienen und die Modellleistung verbessern.
Für Modelle, die auf unüberwachtem Lernen basieren, könnten Image-Text Anchors verwendet werden, um relevante Bild-Text-Paare zu finden und die semantische Konsistenz zwischen Bildern und Texten zu erhalten. Diese Anchors könnten als zusätzliche Supervision dienen, um die OOD-Generalisierungsfähigkeiten des Modells zu bewahren.
Insgesamt könnte der Anchor-basierte Ansatz auf verschiedene Arten von vortrainierten Modellen angewendet werden, um deren Leistung und OOD-Generalisierungsfähigkeiten zu verbessern, auch wenn sie nicht auf Kontrastivem Lernen basieren.