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条件下的原型修正提示学习
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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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关键要点
- 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。
- 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。
- 该方法有效纠正了基类示例的偏差并增加了有限数据量。
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