Tag · 1 篇
Beyond Graph Model: Reliable VLM Fine-Tuning via Random Graph Adapter
把类别文本描述建模成顶点随机知识图,用概率消息传播得到上下文感知的分布表示,再经重参数化采样学习文本适配器;做 VLM 下游少样本分类时可直接替换确定性文本适配器,并配合多模型不确定性融合提升鲁棒性。