论文的核心内容是提出了一种名为WiSE-FT(Weight-space ensembling for Fine-tuning)的方法,用于在保持零样本(zero-shot)模型的鲁棒性的同时,对其进行微调(fine-tuning)以提高在特定目标分布上的准确性。零样本模型,如CLIP或ALIGN,在没有针对特定数据集进行微调的情况下,能够在一系列数据分布上保持一致的准确性。然而...
* Test-Time Prompt Tuning for Zero-Shot Generalization in Vision-Language Models * 链接:https://arxiv.org/abs/2209.07511 * 作者: Manli Shu,Weili Nie,De-An Huang,Zhiding Yu,Tom Goldstein,Anima Anandkumar,Chaowei Xiao * 其他: NeurIPS 2022 * 摘要: 预训练的视觉模型(例如,剪辑)在许多下游任务...
OSIC 是 Ordered Snapshot Instant Commit 的简称,它实现了 SI 的事务隔离级别,通过 start ts 确定可见性,决定 snapshot,确定事务顺序等。和其他 out-of-memory 系统一样,事务 commit 时也不用再次修改 write set(比如将 write set 中的 start ts 修改为 commit ts)。 LCB 和 Snapshot Cache LCB 是 Last ...