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アイテム
Black-Box Visual-PromptingによるFew-Shot教師なしドメイン適応
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236165
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236165f1a8eb6a-c1f1-49df-86e5-c3729fd7bdfe
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-Z86-7T-07.pdf (676.4 kB)
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||||||||
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| 公開日 | 2024-03-01 | |||||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||||
| タイトル | Black-Box Visual-PromptingによるFew-Shot教師なしドメイン適応 | |||||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 東大 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 東大 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 東大 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 東理大 | ||||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||||
| 東大 | ||||||||||||||||
| 著者名 |
豊岡, 真知
× 豊岡, 真知
× 宮井, 淳行
× 郁, 青
× 入江, 豪
× 相澤, 清晴
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| 論文抄録 | ||||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||||
| 内容記述 | 大規模な事前学習モデルが急増し公開されているが，法的観点からモデルのパラメータを公開せずAPIのみを公開するケースは少なくない．APIを通して提供されているような，モデルパラメータへのアクセスが制限されたモデルをブラックボックスモデルと呼び，ブラックボックスモデルを個々の下流タスクに応じて追加学習する手法は実用性の観点から非常に重要である．以上より我々はブラックボックス事前学習モデルを対象としたテスト時適応手法を提案する．特に，強力な汎化性能を持つ大規模視覚言語モデルを対象とし，画像領域でプロンプティングを行うVisual-Promptingを用いた手法の有効性を検証する． | |||||||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||||||||
| 書誌情報 |
第86回全国大会講演論文集 巻 2024, 号 1, p. 655-656, 発行日 2024-03-01 |
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| 出版者 | ||||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||||
