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基于梯度约束的锐度感知提示学习用于视觉语言模型

💡 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要

该研究提出了一种名为GCSCoOp的新方法，旨在提高视觉语言模型的可推广性能，同时保持对已知类别的性能。该方法通过动态约束优化梯度，同时实现了两个优化目标。实验证实了该方法在权衡问题上的有效性。

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标签

GCSCoOp 优化目标 动态约束优化梯度 可推广性能 视觉语言模型 语言模型
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