Aprendizaje de Prompt con Restricciones de Concepto para Adaptación de CLIP con Pocos Ejemplos

CCPL introduce un marco ligero que ancla los prompts de clase a prototipos de concepto congelados, mejorando la adaptación de CLIP con pocos ejemplos. 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. El método utiliza dropout de concepto y fusión de conjunto controlable durante la inferencia, con resultados sensibles a la semántica del conjunto de datos y al protocolo.