feature encoders

新的HopS方法改进了具有部分标签的视觉语言模型的提示学习

研究人员开发了一种名为整体最优标签选择（HopS）的新方法，用于在仅有部分标签可用时改进视觉语言模型的提示学习。HopS采用两种策略：一种基于最近邻及其softmax分数识别最可能标签的局部过滤器，以及一种使用最优传输将采样分布映射到候选标签分布的全局目标。在八个基准数据集上的实验表明，HopS在部分监督下始终能提高性能，优于现有方法，并为弱监督场景提供了实用的解决方案。