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ViLTA：通过文本增强增强视觉语言预训练
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为ViLTA的新方法，通过交叉蒸馏生成软标签，提高模型稳健性，并利用上下文合成硬负样本来增加图像-文本匹配的难度。实验证明ViLTA在视觉语言任务上表现出更好的性能。
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关键要点
- 提出了一种名为ViLTA的新方法，旨在促进模型在图像和文本对之间学习细粒度表示。
- ViLTA由两个组件组成，采用交叉蒸馏方法生成软标签以提高模型的稳健性。
- 利用上下文合成硬负样本，增加图像-文本匹配的难度。
- 实验证明ViLTA在各种视觉语言任务上表现出更好的性能。
- 大量基准数据集的实验验证了ViLTA的有效性和在视觉语言预训练中的潜力。
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