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Entropy Regularization Training

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  1. RESEARCH · CL_217756 ·

    ENCORE框架通过熵引导裁剪和注意力提升VLM准确性

    研究人员开发了ENCORE,一个旨在提升视觉-语言模型(VLM)性能的新框架。ENCORE通过保持物体完整性来解决当前基于Transformer的视觉编码器的局限性,尤其是在轻量级VLM中。该框架在推理过程中采用基于熵的裁剪策略(ECS),以选择熵最小的图像裁剪,从而保留与提示相关的区域。此外,它在训练过程中使用熵正则化训练(ERT)来将注意力集中在关键视觉token上。在十个VQA基准上的实验表明,ENCORE实现了1.43%的平均…