【提示学习论文】KDPL：Improving Zero-shot Generalization of Learned Prompts via Unsupervised Knowledge Distil

Improving Zero-shot Generalization of Learned Prompts via Unsupervised Knowledge Distillation（ECCV 2024）

• 利用无监督知识蒸馏改进学习提示的zero-shot泛化
• image+text
• 佛罗伦萨大学、比萨大学
• 代码：https://github.com/miccunifi/KDPL

1 KDPL

教师模型

• 冻结的text encoder：输入 a photo of a class，得到文本特征ψi,T,B
• 冻结的image encoder：输入图像，得到图像特征ψI,B
• 计算教师概率pT
  

学生模型

• text encoder：输入class+learnable prompts，得到ψi,T,S​
• image encoder：输入图像和prompts，得到ψI,S
• 计算学生概率pS
  

知识蒸馏

将教师模型概率pT与学生模型的概率pS进行对比，通过对称KL散度损失函数进行知识蒸馏，更新学生模型的提示γ

2 标签不可知的提示学习

1 KDPL overview

可以在没有类别名称或标签信息的情况下，与任意现有的提示学习方法无缝集成。

• 标签不可知：不使用真实标签，但假设知道训练数据集中的类别名称
• 类别不可知：更进一步，假设训练类别名称也是不可知的。此时从包含大约20k个类别名称的大词典中自动筛选类别。

2 KDPL

• 训练过程中不使用图像的真实标签，但我们知道训练数据集中存在的类别名称。
• 例如我们知道fish、cat、cow
• 使用教师模型进行zero-shot分类，计算每个类别的概率pT
• 学生模型计算已知类别的概率分布pT
• 通过对齐KL散度损失函数优化学生模型提示

怎么对齐的？损失函数计算的部分，比如fish的与哪个对齐？？
老师和学生模型都输入了训练集类别名称，一样的class进行对齐就好。

使用KL散度，计算老师预测概率与学生预测概率之间的损失：
![[KDPLg3.png]]

• 蒸馏损失的计算，取决于老师的固定预测、学生的即时预测和类别集合C。
• KDPL可以用于标签不可知和类别不可知的适应场景。我们实验发现，对称KL散度略优于任何一种非对称选项。

3 类别不可知的提示学习

我们不知道训练数据集中所有类别的名称。

从一个大型词汇表Open Images V7 dataset（包含20k类别）中自动选择每个批次最相关的类别。

给定一个图像批次X=Ii N，和所有类别名称C，使用教师模型对所有图像和词汇表中的所有类别（20k）进行推理，得到概率pT

生成概率矩阵PT：对于图像批次的每张图，计算每个类别的概率，沿着批次维度堆叠，得到概率矩阵：

沿批次轴计算平均概率，得到，表示每个类别在整个批次中的平均概率

根据平均概率，选择K个最高类别，作为学生模型的输入

4 实验

实现细节：

• CLIP ViT-H-14作为老师模型
• ViT-B/32作为学生模型
• K=1000

域泛化：