GP-Adapter

GP-Adapter 增强 CLIP 的少样本分类和 OOD 检测能力

研究人员推出 GP-Adapter，一个旨在增强 CLIP 在少样本分类和分布外检测方面能力的新框架。该方法将高斯过程不确定性建模与 CLIP 的预训练嵌入相结合，无需对基础模型进行任何微调。通过在冻结的 CLIP 特征上构建类内高斯过程，GP-Adapter 生成方差感知置信度分数，在低数据和分布偏移场景中被证明是有效的。