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。