arXiv · Machine Learning· Habibeh Naderi, Behrouz Haji Soleimani, Stan Matwin·· 13 小时前AI 评分41
超越特征融合：CoCo-LoRA 用于多模态不确定性估计的上下文贝叶斯 PEFT
Beyond Feature Fusion: Contextual Bayesian PEFT for Multimodal Uncertainty Estimation
AI 导读
CoCo-LoRA 提出一种面向带音频上下文文本预测任务的多模态、不确定性感知参数高效微调方法，将低秩空间中的上下文变分后验同时条件化于文本适配器特征和音频上下文信号。该方法通过轻量级分层头实现全局到局部、按深度调制，并将随机性限制在紧凑的秩空间潜变量中。评估显示，CoCo-LoRA 整体匹配或优于仅文本 PEFT 与传统特征融合迁移基线，尤其适合高覆盖率标签。
来源：arXiv · Machine Learning · arxiv.org