Düzeltilmiş Hedef Alan Yerel Hizalaması ile Yorumlanabilir Alanlar Arası Az Örnekle Öğrenme

Alanlar Arası Az Örnekle Öğrenme (CDFSL), büyük ölçekli genel verilerle (kaynak alan) eğitilmiş modelleri, az miktarda eğitim verisiyle alt akış hedef alanlara uyarlar; burada görsel-dil modelleri (örn. CLIP) üzerine araştırmalar hala erken aşamalardadır. Tıbbi teşhis gibi tipik alt akış alanları, yorumlanabilir tanıma için ince taneli görsel ipuçları gerektirir, ancak mevcut ince ayarlı CLIP modellerinin, önemli olanlara kabaca odaklanabilmelerine rağmen, bu ipuçlarına odaklanmakta zorlandığını görüyoruz...