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Stage-Wise Finetuning with Temperatures

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TOOL · CL_108119 · Jun 24 · 04:00

新的SWIFT方法通过VLMs增强半监督少样本学习

一篇新论文提出了一种名为SWIFT（Stage-Wise Finetuning with Temperatures）的方法，该方法通过利用开源视觉语言模型（VLMs）和公开可用数据来改进半监督少样本学习（SSFSL）。由于VLMs产生的概率分布平坦，现有的SSFSL方法的性能不如少样本学习基线。SWIFT通过使用温度缩放来锐化softmax输出，从而提高伪标签的置信度和监督信号来解决这个问题。该方法还结合了分阶段训练策略，以管理检索到…

新的SWIFT方法通过VLMs增强半监督少样本学习