任务特定适配器提升跨领域少样本学习效率

本文主要探讨了"基于任务特定适配器的跨领域少镜头学习"这一主题，针对深度学习在面临小样本、新类别识别时的能力局限性。传统的少镜头学习策略通常分为两个步骤：元训练和元测试。元训练阶段，模型在大规模数据集上学习通用特征，而元测试阶段则通过少量标记样本对模型进行针对性调整。 研究者关注的是任务特定适配器的动态估计问题，即如何更有效地在小规模支持集上学习和优化模型的权重。以往方法往往依赖于辅助网络来生成任务无关模型，然后在元测试时利用这些辅助网络生成的适配器进行调整。然而，本研究提出了一种新的方法论，即从头开始在小支持集上直接学习任务特定的权重，通过参数适配器连接到预训练的通用网络架构，如残差连接到多层网络结构。 这种方法的优势在于，它能显著提高元数据集上的模型性能，同时保持低额外成本。相比于动态估计，从头学习任务适配器能够更好地捕捉特定任务的特性，从而在实际应用中，如图像分类、语音识别等跨域场景中展现出更好的泛化能力。通过系统性的分析，研究者揭示了任务特定权重对于提升模型在未知领域少样本学习中的关键作用。 本文的核心贡献在于提出了一种新型的跨领域少镜头学习框架，通过任务特定适配器的优化，简化了调整过程，提高了模型的适应性和效率，这对于解决实际场景中的小样本学习问题具有重要的理论和实践价值。