arXiv · AI· Keigo Watanabe, Hiroshi Kera, Kazuhiko Kawamoto·· 6 小时前AI 评分24
LoRA 叠加：跨预训练模型直接求和可提升精度
LoRA Superposition across Pretrained Models
AI 导读
跨 ViT-B/16 等 7 种 CLIP 预训练模型训练 LoRA 后直接求和，可将平均准确率较未适配基线提升 30.21 个百分点，优于留一模型求和仅 0.06 个百分点的提升。
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