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PACE：将参数高效微调中的泛化与一致性正则化结合起来
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
大规模预训练视觉模型在下游任务中表现出色，但完全微调因计算和存储需求过高而不可持续。研究人员探索参数高效微调（PEFT），通过少量参数调整提升性能。文章综述了PEFT的定义、预训练方法，并将其分为添加、部分和统一三类，介绍常用数据集和应用，提出未来研究挑战。
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关键要点
- 大规模预训练视觉模型在下游任务中表现出色。
- 完全微调因计算和存储需求过高而不可持续。
- 研究人员探索参数高效微调（PEFT），通过少量参数调整提升性能。
- 文章综述了PEFT的定义和预训练方法。
- PEFT方法分为添加、部分和统一三类。
- 介绍了常用的数据集和应用。
- 提出了未来研究的潜在挑战。
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