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LPT++：高效训练长尾专家的混合模型
内容提要
本文介绍了一种基于ACE的长尾识别方法，显著提升了CIFAR和ImageNet等数据集的性能。通过对比学习和视觉-语言结合，提出了高效的Prompt调整方法和动态调整技术，优化了视觉变换器的适应性和推理效率，验证了在多种任务中的优越表现。
关键要点
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提出了一种基于ACE的单阶长尾识别方法，在多个数据集上实现显著性能提升。
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通过对比学习结合视觉感知与语言理解，优化了长尾数据集的视觉识别。
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引入了Visual Prompt Tuning（VPT）方法，相较于传统微调方法，VPT在存储成本和性能上更具优势。
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提出了一种有效的长尾Prompt调整方法，使用两个阶段的培训范例来学习可调节的提示符。
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介绍了LiVT模型，使用Masked Generative Pretraining和Balanced Binary Cross Entropy优化性能。
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提出动态调整(DyT)方法，改善视觉变换器的参数和推理效率，减少冗余计算。
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在多种任务中验证了DyT的优越性能，尤其是在图像/视频识别和语义分割方面。
延伸问答
什么是基于ACE的单阶长尾识别方法？
基于ACE的单阶长尾识别方法在不需要专门分类器预训练的情况下，显著提升了多个数据集的性能，改善了多数和少数类别的准确性。
Visual Prompt Tuning（VPT）有什么优势？
VPT在存储成本和性能上优于传统的微调方法，仅在输入空间中引入少量可训练参数，且在许多任务中表现更佳。
动态调整(DyT)方法是如何改善推理效率的？
DyT通过使用轻量级适配器模块和标记分发器，动态跳过不重要的标记，减少冗余计算，从而提高推理效率。
LiVT模型的训练方法是什么？
LiVT模型使用Masked Generative Pretraining和Balanced Binary Cross Entropy进行训练，以优化模型性能。
长尾Prompt调整方法的培训过程是怎样的？
该方法使用两个阶段的培训范例来学习可调节的提示符，以实现有效的长尾分类。
DyT在图像识别任务中的表现如何？
DyT在图像/视频识别和语义分割任务中表现优越，能够在减少计算量的情况下实现与现有方法相当或更好的性能。
