CCPL introduce un marco ligero que ancla los prompts de clase a prototipos de conceptos congelados, mejorando la adaptación de CLIP con pocos ejemplos al reducir el sobreajuste. Logra un mejor rendimiento de base a nuevo en DTD y EuroSAT en comparación con CoOp, con ganancias consistentes gracias a la regularización de conceptos en el espacio de texto, mientras mantiene neutralidad en OxfordPets.
Aprendizaje de prompts con restricciones de conceptos para adaptación de CLIP con pocos ejemplos
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