何恺明团队新作FLIP：通过Masking扩展语言-图像预训练
一句话总结
本文提出了Fast Language-Image Pre-training (FLIP)，这是一种简单且更有效的训练CLIP的方法。
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FLIP
Scaling Language-Image Pre-training via Masking
单位：Meta AI, FAIR(何恺明等人)
论文：https://arxiv.org/abs/2212.00794
我们的方法在训练过程中随机mask并删除了大部分图像patches。Masking允许我们在相同的wall-clock time内从更多的图像-文本对中学习，并在内存占用相似的情况下每次迭代对比更多的样本。
实验结果
它导致准确性和训练时间之间的有利权衡。在我们对4亿图像-文本对的实验中，FLIP提高了 no-masking基线的准确性和速度。在大量downstream任务上，FLIP的性能明显优于在相同数据上训练的CLIP工作。
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扩展行为，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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