全新CLIP架构改进方案 CLIP-fine-tune-registers-gated
CLIP（对比语言-图像预训练）是 OpenAI 开发的一种多模态模型，通过对比学习在大量图像-文本对上训练，将图像和文本嵌入到同一个共享空间中，便于零样本任务。然而，CLIP 在处理全局信息时存在一...
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弱监督方法CatLIP：用于在互联网规模的图像-文本数据上预训练视觉模型
苹果推出新颖的弱监督方法CatLIP（Categorical Loss for Image-text Pre-training），旨在提高图像和文本数据集上的视觉模型预训练效率，同时保持与现有的对比学...
混合数据专家MoDE：通过聚类方法来提升对比语言-图像预训练（CLIP）的性能
来自Meta、哥伦比亚大学、纽约大学和华盛顿大学的研究人员推出机器学习系统MoDE（Mixture of Data Experts，混合数据专家），它通过聚类方法来提升对比语言-图像预训练（CLIP...
