研究者提出LE-GDA免训练少样本CLIP适配方法

Pavodi Maniamfu 等研究者提出 LE-GDA（Layer-Ensemble Gaussian Discriminant Analysis，层集成高斯判别分析），用于少样本 CLIP 适配。该方法在冻结 CLIP 编码器的一次前向传播中，对中间层与最终层表征分别拟合正则化共享协方差判别器，将各判别器按 query 标准化的类得分与零样本分类器结合，全过程无需梯度优化。 论文已被 WACV 2027 接收，代码与评测资源已公开发布。

AI 根据报道生成 · 43 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。