原文：https://arxiv.org/abs/2212.00794
作者：Yanghao Li, Haoqi Fan, Ronghang Hu, Christoph Feichtenhofer, Kaiming He
单位：Meta AI, FAIR
我们提出了快速语言图像预训练（FLIP），这是一种简单而有效的训练CLIP的方法。我们的方法在训练过程中随机屏蔽并去除大部分图像块。掩蔽允许我们在相同的时钟时间内从更多的图像-文本对中学习，并以相似的内存占用率对比每次迭代的更多样本。这在准确性和训练时间之间产生了有利的权衡。在我们对4亿个图像文本对的实验中，FLIP比无掩蔽基线提高了准确性和速度。在大量的下游任务上，FLIP显著优于在相同数据上训练的CLIP对手。在加速的推动下，我们探索了增加模型大小、数据大小或训练长度的缩放行为，并报告了令人鼓舞的结果和比较。我们希望，我们的工作将促进未来关于扩展视觉语言学习的研究
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转自UIImage rotation and scaling
Normalization is the process of scaling individual sample...
"Believe it or not, the bigger problem isn't scaling, it'...
本文标题：Scaling Language-Image Pre-train
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/bxpefdtx.html
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