本论文介绍了一种名为R-Adapter的新型微调方法，用于提高视觉-语言预训练模型在下游任务中的性能。R-Adapter通过集成轻量级模块和自我集成技术来提高鲁棒性。论文还提出了适用于视觉-语言下游任务的MPM-NCE损失函数，以确保精确对齐和区分性特征学习。实验证明，R-Adapter方法在各种任务中取得了最先进的性能，并且使用的参数更少。