Awesome-Parameter-Efficient-Transfer-Learning

项目介绍：Awesome-Parameter-Efficient-Transfer-Learning

项目概述

Awesome-Parameter-Efficient-Transfer-Learning 是一个专注于参数高效迁移学习的资源集合。这一项目的目的是提供关于如何在迁移学习中有效利用参数的有用信息和工具，以提升学习效率及减少模型复杂度。

背景

随着深度学习模型的复杂性不断增加，其参数量也成倍增长。在诸如计算资源有限或实际应用场景中的设备限制情况下，优化参数使用变得尤为重要。参数高效迁移学习正是通过减少需要调优的参数量来提高学习效率，同时保持模型性能。

贡献者与引用

该项目背后的贡献者包括 Yi Xin、Siqi Luo、Haodi Zhou 等人，他们在2024年的一项调查中讨论了面向预训练视图模型的参数高效微调方法。该研究可以被引用来帮助进一步的研究工作。

最新动态

项目的动态更新表明团队持续在支持该项目，例如：

• 2024年3月推出了 "Visual PEFT Library/Benchmark" 的新版本。
• 2024年2月发布了一篇关于预训练视图模型参数高效微调的调查文章。
• 2023年1月创建了该项目的代码库。

项目结构

关键词

项目中涉及多个重要术语，如 "参数高效", "迁移学习", "微调" 等，这些都是理解项目核心思想的重要概念。

研究论文

项目提供了一系列有关参数高效迁移学习的研究论文，它们被分类为以下几种调优方法：

• 基于附加的调优 (Addition-based Tuning)：如 Adapter 调优, 包含30篇相关论文。
• 提示调优 (Prompt Tuning)：包括27篇相关论文，是另一种常见的技巧。
• 前缀调优 (Prefix Tuning)：目前有5篇相关论文。
• 旁侧调优 (Side Tuning)：包含其他一些调优方法。

通过这些论文，这个项目全方位讨论了参数高效调优的各种技术和最新进展。

总结

Awesome-Parameter-Efficient-Transfer-Learning 项目不仅是一个强大的学习资源和实践指南，也推动了参数高效迁移学习领域的学术研究。无论是希望优化模型性能的从业者还是希望了解最新方法的研究人员，该项目都提供了丰富的素材和灵感。