预训练模型引导的零样本对抗鲁棒性微调

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内容提要

传统迁移学习在有限数据和分布转变下效果有限。最近的CLIP模型在零样本推理和鲁棒性方面表现出色。提出了适用于CLIP的小样本微调方法,并在具有分布转变的基准数据集上评估。实验证明,少样本CLIP微调在准确性方面优于只有视觉的模型,为小样本学习应用提供了动力。

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