Компьютерные науки > Компютерное видение и распознавание шаблонов [представлено 15 сентября 2026 года] Название: TecoPrompt: Временное-консервативное оперативное обучение для моделей зрения - Language View PDF HTML (экспериментальное) Резюме: Промпт обучения адаптирует модели языка видения, такие как CIP, путем корректировки небольшого набора контекстных символов. Однако при небольшом количестве выстрелов даже умеренный шум может нарушить быструю оптимизацию. Для решения этой проблемы мы предлагаем TecoPrompt, создать систему оперативного обучения в режиме закрытого цикла, которая предусматривает повторное рассмотрение вопроса об оптимальном использовании псевдомаркировки на транспорте (ОТ) с временной точки зрения. TecoPrompt использует энтропический план ОТ в семантической зоне CLIP для получения глобально последовательных кандидатов на лейбл. Она проверяет надежность этих кандидатов путем изучения устойчивости траектории: шумная этикетка переписывается только в том случае, если кандидат от ОТ остается неизменным в окне временной стабильности К-эпох и проходит через доверительные ворота на основе Empential Movement Sредь (EMA). Такой подход помогает уменьшить отклонения в подтверждении. Переписанные этикетки затем включаются в оперативную подготовку с использованием цели трех групп, которая включает три функции потери, увязанные с чистыми, средними и шумными подмножками. Эксперименты на семи наборах данных с синтетическим симметричным и асимметричным шумом, а также "…
TecoPrompt: Временно-консервативное оперативное обучение в целях разработки моделей перспективного и языкового обучения
arXiv: 2609.16858v1 Annualce Type: New Habrit: Быстрое обучение адаптирует модели языка зрения, такие как CLIP, корректируя небольшой набор контекстных символов. Однако при небольшом количестве выстрелов даже умеренный шум может нарушить быструю оптимизацию. Для решения этой проблемы мы предлагаем TecoPrompt, создать систему оперативного обучения в режиме закрытого цикла, которая предусматривает повторное рассмотрение вопроса об оптимальном использовании псевдомаркировки на транспорте (ОТ) с временной точки зрения. TecoPrompt использует энтропический план ОТ в семантической зоне CLIP для получения глобально последовательных кандидатов на лейбл. Она проверяет надежность этих кандидатов путем изучения устойчивости траектории: шумная этикетка переписывается только в том случае, если кандидат от ОТ остается неизменным в окне временной стабильности К-эпох и проходит через доверительные ворота на основе Empential Movement Sредь (EMA). Такой подход помогает уменьшить отклонения в подтверждении. Переписанные этикетки затем включаются в оперативную подготовку с использованием цели, предусматривающей три группы, которая включает три функции потерь, увязанные с чистой