条件下的原型修正提示学习
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。利用大规模的预先训练的视觉语言模型，通过高效的迁移学习方法解决基类过拟合问题，提出了一种条件原型纠正提示学习方法，有效地纠正了基类示例的偏差并增加了有限数据量，在少样本分类和从基类到新类的泛化任务中实现了最先进的性能。
研究人员使用大规模预训练的视觉语言模型和迁移学习方法，提出了条件原型纠正提示学习方法，解决了基类过拟合问题，并在少样本分类和基类到新类的泛化任务中取得了最先进的性能。
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