LP++: A Surprisingly Strong Linear Probe for Few-Shot CLIP
Notice bibliographique
Résumé
In a recent, strongly emergent literature on few-shot CLIP adaptation, Linear Probe (LP) has been often reported as a weak baseline. This has motivated intensive research building convoluted prompt learning or feature adaptation strategies. In this work, we propose and exam-ine from convex-optimization perspectives a generalization of the standard LP baseline, in which the linear classifier weights are learnable functions of the text embedding, with class-wise multipliers blending image and text knowledge. As our objective function depends on two types of variables, i.e., the class visual prototypes and the learnable blending parameters, we propose a computationally efficient block coordinate Majorize-Minimize (MM) descent algorithm. In our full-batch MM optimizer, which we coin LP++, step sizes are implicit, unlike standard gradient descent practices where learning rates are intensively searched over validation sets. By examining the mathematical properties of our loss (e.g., Lipschitz gradient continuity), we build ma-jorizing functions yielding data-driven learning rates and derive approximations of the loss's minima, which provide data-informed initialization of the variables. Our image-language objective function, along with these non-trivial optimization insights and ingredients, yields, surprisingly, highly competitive few-shot CLIP performances. Furthermore, LP++ operates in black-box, relaxes intensive validation searches for the optimization hyper-parameters, and runs orders-of-magnitudes faster than state-of-the-art few-shot CLIP adaptation methods. Our code is available at: https://github.com/FereshteShakeri/FewShot-CLIP-Strong-Baseline.git.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».