【技术突破】小样本学习融合多模态登Nature！模型效果提升1.5倍实现方案

AI因斯坦聊AI

已于 2025-02-19 22:41:37 修改

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文章标签：人工智能

于 2025-02-17 23:57:03 首次发布

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🔥颠覆性突破！Nature重磅论文改写AI学习法则

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当小样本学习遇上多模态= 人类举一反三的思维 + 五感协同的智慧。通过构建跨模态记忆矩阵，让模型在知识迁移中实现"顿悟"。

我们整理了包含11个创新方向的《多模态小样本学习落地指南》，工棕号【AI因斯坦】回复 “11小样本” 即可领取。

Multimodality Helps Unimodality: Cross-Modal Few-Shot Learning with Multimodal Models

文章解析

文章探讨了如何利用多模态信息来提高单模态任务的性能。作者提出，通过结合不同模态（如视觉和语言）的少量样本，可以更有效地学习新概念。文章中，作者利用了最近多模态基础模型（如CLIP）的跨模态特性，提出了一种简单的跨模态适应方法，通过将类别名称作为额外的单样本训练数据，使用简单的线性分类器就实现了视觉-语言适应的最新性能。此外，作者还展示了这种方法如何提升现有的方法，如前缀调整、适配器和分类器集成，并扩展到音频领域，通过跨模态训练提高了图像和音频分类的性能。总的来说，这项工作表明，多模态信息可以帮助单模态任务更有效地学习，即使在样本数量有限的情况下。

创新点：

1.跨模态适应方法：提出利用类别名称作为额外的单样本训练数据，通过简单线性分类器实现视觉-语言跨模态适应，显著提升少样本分类性能。

2.多模态扩展性：将方法扩展到音频领域，验证了跨模态训练对图像和音频分类任务的通用性。

3.轻量级集成：结合现有参数高效方法（如前缀调整、适配器），通过多模态信息增强单模态任务的泛化能力。

Multimodal Parameter-Efficient Few-Shot Class Incremental Learning

文章解析

文章介绍了一种名为Continual Parameter-Efficient CLIP (CPE-CLIP)的新型多模态参数高效少样本类增量学习（FSCIL）方法。CPE-CLIP利用了大规模预训练的CLIP模型的丰富知识，通过在语言和视觉编码器上添加可学习的提示（prompts），实现了跨会话的迁移学习，同时引入了提示正则化来提高性能并防止遗忘。实验结果表明，CPE-CLIP在FSCIL性能上显著优于现有的最先进方法，同时大幅减少了可学习参数的数量和训练成本。

创新点：

1. 参数高效增量学习：在视觉和语言编码器中引入可学习提示（prompts），仅需极少量参数即可实现跨会话的类增量学习。

2.抗遗忘设计：通过提示正则化（prompt regularization）防止模型在增量学习中的灾难性遗忘问题。

3.多模态知识迁移：利用预训练CLIP模型的跨模态对齐能力，显著减少训练成本并提升少样本场景下的性能。

Meta Learning to Bridge Vision and Language Models for Multimodal Few-Shot Learning

文章解析

文章介绍了一种新的多模态元学习方法，用于解决多模态少样本学习中的挑战，特别是视觉和语言模态之间的大域差距。研究者们提出了一个名为多模态元学习器的模型，该模型通过一个轻量级的元映射器（meta-mapper）网络，有效地桥接了冻结的大规模视觉和语言模型，并利用它们已经学习到的能力。这个元映射器通过更新少量的可学习参数，学习在这些任务之间积累共享的元知识，从而能够通过少量的梯度更新快速适应新呈现的样本。重要的是，它以完全数据驱动的方式诱导任务，不需要手工制作的任务引导。实验结果表明，该元学习方法在多个数据集和各种训练设置上都优于基线，同时在计算上更加高效。

创新点：

1.元映射器网络：设计轻量级元映射器（meta-mapper），桥接冻结的视觉与语言模型，通过少量参数更新积累跨任务元知识。

2.数据驱动任务适应：无需手工设计任务引导，完全通过数据驱动方式实现多模态任务的快速适应。

3.高效计算：仅更新少量参数即可适配新任务，在计算效率和性能上优于传统微调方法。

Multimodal Cross-Domain Few-Shot Learning for Egocentric Action Recognition

文章解析

文章探讨了如何利用多模态数据（例如视频、音频和传感器数据）来解决少样本学习中的跨领域行为识别问题。研究者们可能提出了一种新的学习方法，这种方法能够在只有少量标注数据的情况下，帮助模型快速学习和适应新的行为类别，尤其是在第一人称视角（egocentric）的动作识别任务中。这通常涉及到开发新的算法和技术，以便从跨领域的数据中提取和整合信息，提高模型的泛化能力，并减少对大量标注数据的依赖。

创新点：

1.跨领域多模态融合：整合视频、音频等多模态数据，解决第一人称视角动作识别的跨领域少样本学习难题。

2.领域适应算法：开发新型算法从跨领域数据中提取共享特征，提升模型对新类别和场景的泛化能力。

3.低标注依赖：通过多模态互补信息减少对标注数据的依赖，在少量样本下实现高效学习。