基礎模型的低資源視覺挑戰
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内容提要
最近的研究提出了一种适用于视觉-语言基础模型CLIP的小样本微调方法,以解决在有限训练数据和分布转变下无法有效推广的问题。实验证明,这种方法在内部和外部分布准确性方面表现更好,为小样本学习应用提供了动力。