一篇新论文提出了一种名为SWIFT（Stage-Wise Finetuning with Temperatures）的方法，该方法通过利用开源视觉语言模型（VLMs）和公开可用数据来改进半监督少样本学习（SSFSL）。由于VLMs产生的概率分布平坦，现有的SSFSL方法的性能不如少样本学习基线。SWIFT通过使用温度缩放来锐化softmax输出，从而提高伪标签的置信度和监督信号来解决这个问题。该方法还结合了分阶段训练策略，以管理检索到的开放世界数据中的不平衡和领域差距。 AI
影响 通过利用现有的VLMs和开放数据来增强少样本学习能力，有可能改进自动标注任务。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍半监督少样本学习新方法的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- arXiv
- Few-shot learning
- Hugging Face
- self-supervised learning
- Stage-Wise Finetuning with Temperatures
- SWIFT
- Tian Liu
- vision-language model
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