Cosa significa "Multi-Prompt Learning"?

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L'apprendimento multi-prompt è un metodo usato per migliorare come i modelli riconoscono e capiscono diverse azioni o eventi nei video. I metodi tradizionali spesso fanno fatica perché usano un solo modo per imparare, il che li rende meno flessibili e più soggetti a errori di fronte a situazioni varie.

In questo approccio, invece di fare affidamento su un solo prompt, il modello impara da più prompt. Ogni prompt cattura diversi aspetti di un'azione, rendendolo più efficace nell'adattarsi ai cambiamenti nei video. Per esempio, può considerare come sembra la stessa azione da diverse angolazioni della camera o con sfondi differenti.

Questo metodo aiuta anche a prevenire l'overfitting, che succede quando un modello impara troppo dai dati di addestramento e non riesce a funzionare bene con dati nuovi. Usando una varietà di prompt, il modello riesce a generalizzare meglio, migliorando la sua capacità di identificare le azioni con precisione.

In generale, l'apprendimento multi-prompt migliora le prestazioni dei modelli nel riconoscere azioni nei video con maggiore accuratezza e affidabilità, soprattutto quando ci sono dati di addestramento limitati disponibili.