视觉语言模型 / CVPR2026
重新审视多标签图像识别微调中的 BCE 损失
Rethinking BCE Loss for Multi-Label Image Recognition with Fine-Tuning
针对 CLIP 提示词微调做多标签识别时 BCE 监督导致的置信度失准问题,提出用类别协方差正则把预测的类别置信度协方差结构对齐到预训练文本嵌入的语义相关性上,可作为即插即用的正则项用于任何基于 CLIP 的多标签/多类别微调流程,改善校准而不损精度。
提示词微调多标签识别置信度校准