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语音情绪识别和领域适应的参数高效微调
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
规模化预训练视觉模型（PVMs）在下游视觉任务中表现出很大的适应性。研究人员正在探索参数高效的微调（PEFT），以超越完全微调的性能。本调查提供了对视觉PEFT的综合概述和未来方向，对最新进展进行了回顾。
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关键要点
- 规模化预训练视觉模型（PVMs）在下游视觉任务中表现出很大的适应性。
- 传统的完全微调范式难以持续，因其需要巨大的计算和存储需求。
- 研究人员探索参数高效的微调（PEFT），旨在通过最小的参数修改超越完全微调的性能。
- 本调查提供了视觉PEFT的综合概述和未来方向，对最新进展进行了系统回顾。
- PEFT的正式定义和模型预训练方法被讨论。
- 现有方法分为三类：基于添加的、基于部分的和基于统一的。
- 介绍了常用的数据集和应用，并提出未来研究的潜在挑战。
- 所有相关资源可以在该链接中找到。
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