更高效的微调视觉变换器
talkingdev • 2023-09-19
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对预训练的视觉模型进行特定任务的微调，通常需要大量额外的计算能力。然而，研究人员已经提出了一种名为“显著通道调整”（SCT）的方法，这种方法可以智能地选择模型中需要微调的部分，使用的额外设置要远少于其他方法，但在几乎所有测试任务中的表现都超过了其他方法。SCT的核心理念是，而不是微调模型的所有部分，只需要针对性地调整那些对特定任务影响最大的部分。这种方法不仅能够大大降低微调所需的计算资源，而且还能提高模型的性能。
核心要点
- 研究人员提出了一种名为“显著通道调整”（SCT）的方法
- SCT可以智能地选择模型中需要微调的部分
- SCT的使用的额外设置要远少于其他方法，但在几乎所有测试任务中的表现都超过了其他方法