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few-shot tuning
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基于少样本调整基础模型的类别递增学习
针对视觉基础模型的少样本调优方面的类增量学习,我们提出了 CoACT 方法,通过异步对比调优、控制微调和一致性引导增量调优三个组成部分,有效提升了模型性能和鲁棒性。
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a month ago
从基础 Vision Transformer 中提取提示,实现增强的少样本参数效率调整
通过使用预训练的特征增强微调数据,同时使用 AOD 检测过度拟合部分并使用 CFI 模块增加特征多样性,作者提出了一种名为 Hint-Aug 的基础视觉变换增强框架,在五个数据集和三种参数有效的调优算法中均取得了比 SOTA 数据增强方法高
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a year ago
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