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ECCV 2024｜R-Adapter：零样本模型微调新突破，提升鲁棒性与泛化能力
重点标签 Robust Adapter、微调、零样本模型、自我集成、MPM-NCE损失
文章摘要
本文介绍了一种名为Robust Adapter（R-Adapter）的新型微调方法，旨在提高零样本模型在下游任务中的泛化能力和效率。
R-Adapter通过在预训练模型中集成轻量级模块，并采用自我集成技术提高对超出分布范围数据的鲁棒性，同时减少存储开销。
此外，论文提出了Multi-Positive Margin NCE（MPM-NCE）损失函数，专为视觉-语言下游任务设计，以确保多个图像-文本对的精确对齐和具有区分性的特征学习。
实验结果表明，该方法在分布转移条件下表现出色，且使用的参数更少。
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原文作者: 极市平台
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