Dual Memory Networks: Eine vielseitige Anpassungsmethode für Vision-Sprache-Modelle

Dual Memory Networks (DMN) ist ein vielseitiger Anpassungsansatz für vortrainierte Vision-Sprache-Modelle, der effektiv Zero-Shot-Anpassung, Few-Shot-Anpassung und trainingsfreie Few-Shot-Anpassung bewältigt, ohne auf externe Trainingsdaten angewiesen zu sein.