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R-Adapter:零样本模型微调新突破,提升鲁棒性与泛化能力 | ECCV 2024

大规模图像-文本预训练模型实现了零样本分类,并在不同数据分布下提供了一致的准确性。然而,这些模型在下游任务中通常需要微调优化,这会降低对于超出分布范围的数据的泛化能力,并需要大量的计算资源。论文提出新颖的Robust Adapter(R-Adapter),可以在微调零样本模型用于下游任务的同时解决这两个问题。该方法将轻量级模块集成到预训练模型中,并采用新颖的自我集成技术以提高超出分布范围的鲁棒..

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#r语言#机器学习#人工智能 +2
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