TrAct：使第一个层的预激活可训练
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。本研究解决了视觉模型第一层训练中的问题，提出了通过对第一层激活进行梯度下降来构建激活提议的概念性程序。研究发现，TrAct（激活训练）能够在保持低计算开销的情况下，显著加速训练，速度提升在1.25倍到4倍之间，展示了它在多种视觉模型中的有效性。
最近，生成式扩散模型在文本控制下合成图像方面取得了显著进展。本文提出了一种统一语言界面，将计算机视觉任务转化为文本到图像生成问题，并创建了多模态训练数据集。实验结果表明，InstructCV模型在多任务视觉学习中表现优异，具有良好的泛化能力。
