FSTT-DA

新的DA-MergeLoRA框架增强了少样本域自适应能力

研究人员开发了DA-MergeLoRA，一种用于少样本测试时域自适应（FSTT-DA）的新型框架。该方法将LoRA微调与模型合并相结合，其中为基础模型的视觉编码器在每个源域上训练单独的LoRA模块。然后，一个超网络根据目标域的小批量样本生成合并因子，以组合这些LoRA模块，从而创建一个单一的自适应表示。据报道，该方法在各种域自适应数据集上取得了最先进的性能。