适配器再现
计算机视觉与模式识别
2024-06-12 v1 机器学习
摘要
适配器为为转换模型适应各种不同任务提供了一种高效轻量级机制。然而,它们常常被其他适应机制(包括低秩适应)所超越。在本文中,我们对适配器进行深入研究,包括其内部结构以及各种实现选择。我们发现使用适配器的陷阱,并提出一种具体的改进适配器架构,称为Adapter+,该架构不仅涨超越以前的适配器实现,还在多个具有挑战性的设置中超越了更多复杂的适应机制。尽管如此,我们提出的适配器非常稳健, unlike以前的工作,需要很少或几乎不需要手动干预即可解决新情景。Adapter+在VTAB基准测试中实现了最高的平均准确率,即使没有针对每个任务进行超参数优化。
引用
@article{arxiv.2406.06820,
title = {Adapters Strike Back},
author = {Jan-Martin O. Steitz and Stefan Roth},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.06820},
year = {2024}
}
备注
To appear at CVPR 2024. Code: https://github.com/visinf/adapter_plus