SCT: 通过显著通道进行参数高效调优的简单基线模型
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过 Salient Channel Tuning 方法，在只添加 0.11M 参数的情况下，对低数据资源情景中的 18 项任务以及其他领域泛化和少样本学习任务进行了实验，结果表明该调优技术在低数据情况下具有强大的能力和效果。
该文介绍了 E^2VPT 方法，通过引入可学习的键值提示和视觉提示到自注意力和输入层，以提高基于 Transformer 的模型微调的效果。同时，设计了提示修剪程序来修剪低重要性的提示，提升了模型的效率。实验结果表明，该方法在两个基准测试上优于几种最先进的基线模型，并且参数使用非常低。
