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低秩重缩放视觉转换器微调：一种残差设计方法
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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
高容量预训练模型改变了计算机视觉问题解决方式。本研究提出了适配器重组策略，通过参数共享实现层间参数共享，重新组合层自适应的适配器。实验结果显示该方法减少参数数量，同时实现了令人信服的迁移学习性能。
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关键要点
- 高容量预训练模型改变了计算机视觉问题解决方式。
- 研究提出了一种适配器重组（ARC）策略，解决高效预训练模型的适应问题。
- 该策略通过参数共享实现层间参数共享，减少新参数数量。
- 适配器设计中允许显著减少参数数量，同时保持性能。
- 实验在24个下游图像分类任务上进行，结果显示迁移学习性能令人信服。
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