LADA：面向持续学习的高效标签特定型CLIP适配器

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LADA提出了一种标签特定型CLIP适配器，用于持续学习，可整合任务无关知识，避免灾难性遗忘，性能优异。

原文标题：【ICML2025】LADA：用于持续学习的可扩展标签特定型 CLIP 适配器

原文作者：数据派THU

冷月清谈：

本文介绍了一种名为LADA（Label-specific ADApter，标签特定型适配器）的新方法，用于利用类似CLIP的视觉-语言模型进行持续学习。LADA的核心思想是在冻结的CLIP图像编码器后添加轻量级的、标签特定的记忆单元，这些记忆单元能够整合任务无关的知识，从而生成更具判别性的特征表示。与以往方法按任务划分参数不同，LADA避免了推理阶段选择参数集的难题。为了缓解灾难性遗忘问题，LADA还引入了特征蒸馏机制，以保护已学习类别的特征不被新类别的学习干扰。实验结果表明，LADA在持续学习任务中表现出色，达到了当前最优的性能。该方法在保证训练效率的同时，为构建可扩展的机器学习系统提供了新的思路。

怜星夜思：

1、LADA方法中，标签特定的记忆单元是如何融合任务无关知识，并生成更具判别性的特征表示的？背后有什么样的理论依据或者设计巧思？
2、LADA通过特征蒸馏机制来避免灾难性遗忘，除了特征蒸馏，还有没有其他可以借鉴的方法来实现这个目标？各自的优缺点是什么？
3、LADA在图像编码器之后添加标签特定的记忆单元，这种设计思路对其他视觉任务（如目标检测、图像分割）的持续学习有借鉴意义吗？如何应用？

原文内容

来源：专知

        本文约1000字，建议阅读5分钟

        =本文提出了 LADA（Label-specific ADApter，标签特定型适配器）。

用类似 CLIP 的视觉-语言模型进行持续学习，为构建可扩展的机器学习系统提供了新途径，主要得益于其强大的可迁移表示能力。现有基于 CLIP 的方法通常通过为每个任务添加一组或多组可学习参数来适配预训练的图像编码器，推理时需选择对应任务的参数集。然而，这种做法在推理阶段容易出错，进而导致性能下降。

为解决这一问题，本文提出了 LADA（Label-specific ADApter，标签特定型适配器）。与以往方法按任务划分参数不同，LADA 在冻结的 CLIP 图像编码器后追加了轻量级的、标签特定的记忆单元。这些记忆单元可整合任务无关的知识，生成更具判别性的特征表示。

为了避免灾难性遗忘，LADA 针对已学习类别引入了特征蒸馏机制，防止新类的学习对旧类特征造成干扰。由于 LADA 被设计在图像编码器之后，其训练过程中不会将梯度反向传播至冻结的 CLIP 参数，从而保证了训练效率。

大量实验结果表明，LADA 在持续学习任务中达到了当前最优的性能。代码已开源，地址为：
👉 https://github.com/MaolinLuo/LADA

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与其说是避免“灾难性遗忘”，不如说是让模型学会更好地“记忆”。我认为，未来的方向可以是研究更有效的记忆机制，比如借鉴人类大脑中的海马体，设计一种可以长期存储知识，并能快速检索和更新的记忆模块。这种方法可能需要结合神经科学的知识，才能取得突破。

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还有一种思路是动态扩展网络结构。当遇到新任务时，不是直接修改现有模型参数，而是增加新的网络模块来学习新知识，同时冻结之前模块的参数。这样可以保证模型不会忘记旧知识，但也可能导致模型越来越大，复杂度越来越高。

这种方法的优点是可以完全避免灾难性遗忘，缺点是模型复杂度会不断增加，训练和推理成本也会随之增加。

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特征蒸馏确实是缓解灾难性遗忘的常用手段，但还有不少其他方法。比如，可以使用正则化方法，对模型参数的改变进行约束，防止模型忘记之前的知识。另外，还可以采用重放（Replay）策略，将之前任务的数据存储起来，与新任务的数据混合训练，保持模型对旧知识的记忆。

特征蒸馏的优点是简单有效，不需要存储大量数据。缺点是可能会损失一些细节信息。正则化的优点是对模型改动较小，缺点是效果可能不如特征蒸馏。重放的优点是效果通常最好，缺点是需要存储大量数据，对存储空间要求较高。

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我觉得这个思路很有潜力！对于目标检测，可以考虑在检测头的后面添加标签特定的记忆单元，专门用于区分不同类别的目标。对于图像分割，可以在分割头的后面添加记忆单元，用于提升分割的精度和鲁棒性。

关键在于如何将标签信息有效地融入到记忆单元中，并设计合适的损失函数来训练这些记忆单元。

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我猜想这些标签特定的记忆单元可能类似于注意力机制中的键值对（key-value pairs）。标签本身作为key，存储在记忆单元中的信息作为value。当输入图像时，通过计算图像特征与各个标签key的相似度，来提取相应的value，从而实现特征的增强和区分。这种方式既可以利用CLIP的通用特征，又可以根据特定标签进行调整，提高识别准确率。

背后可能涉及到一些度量学习的理论，比如Triplet Loss，通过学习样本之间的相对距离，来提高特征的区分性。

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我觉得可以借鉴LADA的思路，但需要根据具体任务进行调整。例如，对于目标检测，可以为每个类别学习一个独立的检测器，并使用LADA的特征蒸馏方法来保持检测器之间的 consistency。对于图像分割，可以为每个语义类别学习一个独立的分割模块。但需要注意的是，目标检测和图像分割任务通常涉及更复杂的场景，需要更强的特征表达能力，因此记忆单元的设计也需要更加精细。

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其实这个思路可以看作是一种“即插即用”的模块化设计。我们可以将LADA的记忆单元视为一个通用的“adapter”，可以插入到各种视觉模型的不同位置，用于增强模型的特定能力。关键在于如何选择合适的插入位置，以及如何设计合适的训练策略，才能发挥adapter的最大作用。

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这个问题问的好！我理解LADA的关键在于它将知识存储在与标签直接相关的记忆单元中，这可以看作是一种“知识图谱”的简化版本。这些记忆单元可能通过学习不同标签之间的关系来捕捉任务无关的知识。设计巧思应该在于如何有效地训练这些记忆单元，使其既能区分不同标签，又能泛化到新的任务中。从理论上讲，这种结构可能更接近于人类的认知方式，即通过概念和联系来组织知识。

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如果LADA用的是类似Transformer的架构，那它里面的Attention机制可能起到了关键作用。任务无关知识可能就藏在Attention的权重里，通过学习，让模型知道哪些特征对于区分不同标签是最重要的。而且，这种标签特定的设计也避免了以往任务特定方法中，不同任务之间参数相互干扰的问题，使得模型能更好地适应持续学习的场景。