Was bedeutet "Multi-Prompt Lernen"?

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Multi-Prompt-Lernen ist ein Ansatz, der verwendet wird, um die Modelle darin zu verbessern, verschiedene Aktionen oder Ereignisse in Videos zu erkennen und zu verstehen. Traditionelle Methoden haben oft Schwierigkeiten, weil sie nur eine Lernmethode verwenden, was sie weniger flexibel macht und anfällig für Fehler in unterschiedlichen Situationen.

Bei diesem Ansatz verlässt sich das Modell nicht nur auf einen einzigen Prompt, sondern lernt aus mehreren Prompts. Jeder Prompt erfasst unterschiedliche Aspekte einer Aktion, was es effektiver macht, sich an Veränderungen in Videos anzupassen. Zum Beispiel kann es berücksichtigen, wie die gleiche Aktion aus verschiedenen Kamerawinkeln oder mit unterschiedlichen Hintergründen aussieht.

Diese Methode hilft auch, Überanpassung zu verhindern, also wenn ein Modell zu viel aus den Trainingsdaten lernt und dann bei neuen Daten nicht gut abschneidet. Durch die Verwendung einer Vielzahl von Prompts kann das Modell besser verallgemeinern und seine Fähigkeit zur genauen Identifizierung von Aktionen verbessern.

Insgesamt verbessert das Multi-Prompt-Lernen die Leistung der Modelle beim Erkennen von Aktionen in Videos mit größerer Genauigkeit und Zuverlässigkeit, besonders wenn nur begrenzte Trainingsdaten verfügbar sind.