本文介绍了一种名为UP-Adapter的无监督微调方法，利用CLIP的文本-图像对齐能力选择每个类别中最有信心的样本生成类别原型，用于原型模型的初始化。通过剩余连接将原型模型的预测与原始CLIP的预测相结合，用于下游识别任务。实验结果显示该方法在图像识别和领域泛化方面具有优势。