新的SWIFT方法通过VLMs增强半监督少样本学习

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]

在 arXiv cs.LG 阅读 →

• arXiv
• Few-shot learning
• Hugging Face
• self-supervised learning
• Stage-Wise Finetuning with Temperatures
• SWIFT
• Tian Liu
• vision-language model

• 论文
• 模型发布

AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →