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Label Shift Aware

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  1. TOOL · CL_93902 ·

    新方法改进了视觉-语言模型的零样本学习能力

    一篇新的研究论文介绍了一种名为标签偏移感知（LSA）的方法，旨在提高像对比语言-图像预训练（CLIP）这样的视觉-语言模型的在线零样本学习性能。LSA将问题表述为域适应任务，以应对训练和测试数据之间标签分布差异的挑战。该方法利用未标记的测试数据来调整CLIP的预测，并结合标签偏移校正来减轻性能下降。