arXiv · ML· Anant Mehta, Xingyu Chen, Xiyuan Wei, Tianbao Yang·· 8 小时前AI 评分45
TuneCLIP：开源权重 CLIP 的自监督微调优化框架
Tune-Up Open-Weight CLIP: Optimization Framework for Self-Supervised Fine-tuning of CLIP
AI 导读
论文提出自监督微调框架 TuneCLIP，显著提升开源权重 CLIP 模型性能，避免标准微调导致的效果退化。 包含恢复优化统计的预热阶段与对比损失优化，在 SigLIP (ViT-B/16) 上 ImageNet 提升 2.5%，DataComp 提升 1.2%。 为高效后训练适配设定了新的强基线，代码已开源，该研究获 NeurIPS 2026 spotlight。
来源：arXiv · ML · arxiv.org