arXiv · AI· Jifeng Wang, Kaouther Messaoud, Yuejiang Liu, Juergen Gall, Alexandre Alahi·· 14 小时前AI 评分30
Forecast-PEFT: 用于预训练运动预测模型的参数高效微调框架
Forecast-PEFT: Parameter-Efficient Fine-Tuning for Pre-trained Motion Forecasting Models
AI 导读
Forecast-PEFT 提出一种参数高效微调框架，将预训练运动预测模型重新训练所需参数降低至传统全量微调的 17%，同时保持关键预训练知识。 该方法通过引入新颖的 prompts 和 adapters 实现最小化调整；其全量微调变体 Forecast-FT 在预测性能上较传统基线方法提升最高 9.6%。
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