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CLIPから見るAttentionの有用性 | Shikoan's ML Blog
Attentionはこれまでの研究から多く有用性は報告されていたのですが、ネットワークの内側で使われること... Attentionはこれまでの研究から多く有用性は報告されていたのですが、ネットワークの内側で使われることが多く、わかりやすく差を体感できる例を自分は知りませんでした。今回はCLIPのAdapterという点から、Attentionの有無による精度比較を行ってみます。 はじめに Adapterとは 最近研究でよく見られるようになりました。基盤モデルのような大きな事前訓練済みモデルに対し、小さなネットワークを差し込み、その部分のみ訓練することで任意の訓練データに対して適用させるものです。ファインチューニングとの違いは以下の通りです。 Adapter 追加小さなネットワークのみ訓練、元モデルは訓練しない 訓練速度が速い 元モデルはそのままなので、破滅的忘却に悩まされるリスクが減る ファインチューニング モデルの全体ないし、末尾の特定層のみ訓練 特に元モデルが大きくなると、訓練速度がAdapter
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