arXiv · Machine Learning· Pavodi Maniamfu, Vogel Kiketa, Zezina Kuzulu Kuetu, Jakin Mukendi Kabongo, David Mayoya Kutangila, Pescie Honore Kinkani Mampuya, L'Or Wolo Sieka·· 10 小时前AI 评分45
LE-GDA：用于免训练小样本 CLIP 适配的层集成高斯判别分析
LE-GDA: Layer Ensemble Gaussian Discriminant Analysis for Training-Free Few-Shot CLIP Adaptation
AI 导读
LE-GDA提出一种无需梯度优化的训练免小样本 CLIP 适配方法，集成中间层与最终表征的判别分数。在11个数据集、4种CLIP骨干和5种shot数上，16-shot平均准确率从匹配的GDA-CLIP基线78.01%提升至79.54%。在one-shot设置下，平均准确率仍提升1.20个百分点。
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