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Cosine Anchor Loss

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TOOL · CL_268849 · Sep 29 · 04:00

新框架增强视觉语言模型以实现持续学习

研究人员开发了一个名为 PromptCCZSL 的新框架，以解决视觉语言模型在不断适应新属性和对象而不会丢失先前学习信息方面的挑战。该方法利用会话感知组合提示和近因加权多教师蒸馏来融合新颖组合的多模态特征。该框架还包含特定的损失函数，如余弦锚点损失、正交投影损失和会话内多样性损失，以保持语义一致性、确保不同的嵌入并促进多样的表示。在 UT-Zappos 和 C-GQA 基准上的实验表明，PromptCCZSL 在组合零样本学习方面显著…

新框架增强视觉语言模型以实现持续学习