On the low-shot transferability of [V]-Mamba

📄 arXiv: 2403.10696v1 📥 PDF

作者: Diganta Misra, Jay Gala, Antonio Orvieto

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-03-15

备注: Preprint (Work in progress)

💡 一句话要点

探讨[V]-Mamba在低样本迁移学习中的表现

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 少样本学习 迁移学习 视觉变换器 线性探测 视觉提示 模型比较 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在少样本学习中面临迁移能力不足的挑战，尤其是在不同迁移策略下表现不一。
  2. 本研究提出通过比较[V]-Mamba与ViTs在不同迁移方法下的表现，探索其在低样本迁移学习中的潜力。
  3. 实验结果显示，使用线性探测时[V]-Mamba的表现优于ViTs，而视觉提示方法下则表现较弱，揭示了模型规模与迁移性能的关系。

📝 摘要（中文）

现代大规模神经网络的优势在于其能够有效适应新任务，尤其是在样本稀缺的情况下。尽管已有大量研究关注视觉变换器（ViTs）在不同下游任务中的迁移能力，本研究则聚焦于[V]-Mamba的迁移学习潜力。通过与ViTs在不同少样本数据预算和高效迁移方法下的性能比较，我们发现[V]-Mamba在利用线性探测（LP）进行迁移时表现优于或等于ViTs，而在使用视觉提示（VP）时则表现较弱或相似。此外，我们观察到LP与VP迁移性能差距与[V]-Mamba模型规模之间存在弱正相关。这一初步分析为进一步研究[V]-Mamba变体及其与ViTs的区别奠定了基础。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决在少样本学习中，现有视觉变换器（ViTs）与[V]-Mamba在迁移学习能力上的差异，尤其是在不同迁移策略下的表现不一致问题。

核心思路：通过对比[V]-Mamba与ViTs在少样本数据预算下的迁移学习性能，分析其在不同迁移方法（线性探测和视觉提示）下的表现，以揭示其迁移学习潜力。

技术框架：研究采用实验比较的方法，首先在不同的少样本数据集上训练[V]-Mamba和ViTs，然后使用线性探测和视觉提示两种迁移策略进行性能评估，最终分析其结果。

关键创新：本研究的创新点在于首次系统性地比较了[V]-Mamba与ViTs在少样本迁移学习中的表现，特别是在不同迁移方法下的优势和劣势，填补了该领域的研究空白。

关键设计：在实验中，采用了标准的线性探测和视觉提示方法，设置了不同的样本预算，并对模型规模进行了控制，以确保结果的可比性和有效性。实验中使用的损失函数和评估指标均为行业标准，以确保结果的可靠性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在使用线性探测方法时，[V]-Mamba的表现优于或等于ViTs，而在视觉提示方法下则表现较弱或相似。特别是，随着模型规模的增加，LP与VP之间的性能差距呈现出弱正相关，为进一步研究提供了重要线索。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括计算机视觉中的图像分类、目标检测等任务，尤其是在数据稀缺的场景下。通过提高少样本学习的迁移能力，能够在实际应用中减少对大量标注数据的依赖，提升模型的适应性和实用性。未来，该研究可能推动更多高效迁移学习方法的开发，促进人工智能在各行业的广泛应用。

📄 摘要（原文）

The strength of modern large-scale neural networks lies in their ability to efficiently adapt to new tasks with few examples. Although extensive research has investigated the transferability of Vision Transformers (ViTs) to various downstream tasks under diverse constraints, this study shifts focus to explore the transfer learning potential of [V]-Mamba. We compare its performance with ViTs across different few-shot data budgets and efficient transfer methods. Our analysis yields three key insights into [V]-Mamba's few-shot transfer performance: (a) [V]-Mamba demonstrates superior or equivalent few-shot learning capabilities compared to ViTs when utilizing linear probing (LP) for transfer, (b) Conversely, [V]-Mamba exhibits weaker or similar few-shot learning performance compared to ViTs when employing visual prompting (VP) as the transfer method, and (c) We observe a weak positive correlation between the performance gap in transfer via LP and VP and the scale of the [V]-Mamba model. This preliminary analysis lays the foundation for more comprehensive studies aimed at furthering our understanding of the capabilities of [V]-Mamba variants and their distinctions from ViTs.