多模态对比学习提出PFS预训练评分器
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多模态对比学习提出PFS预训练评分器
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AI 综述
多模态对比学习中出现一项新方法：用Transformer评分器取代余弦相似度等手工评分函数。作者发现，将评分器保持冻结、只训练编码器，可在四个真实数据集上超过强手工基线；而联合训练评分器与编码器效果反而更差。 据此，Tillmann Rheude等作者提出Prior-Fitted Scorer（PFS）：先在结构因果模型生成的合成多模态数据上预训练，再迁移到真实数据，其先验覆盖共享、成对与私有信息等依赖结构，相比随机初始化有进一步提升。目前结果来自论文报告，尚待独立验证。
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最新进展10月15日 12:00
Transformer 评分器取代手工相似度函数：PFS 因果预训练提升多模态对比学习报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv：cs.AITransformer 评分器取代手工相似度函数：PFS 因果预训练提升多模态对比学习
多模态对比学习不必依赖余弦相似度等手工评分函数：用 Transformer 做评分器并保持冻结，即可在四个真实数据集上超过强手工基线，而联合训练评分器与编码器效果反而更差。基于此提出的 Prior-Fitted Scorer（PFS）先在结构因果模型（SCM）生成的合成多模态数据上预训练，再迁移到真实数据，其 SCM 先验覆盖共享、成对与私有信息等依赖结构，相比随机初始化进一步提升。
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