清華等推Mona視覺微調框架　僅調5%骨幹參數效能勝全參微調

輕量微調挑戰傳統

傳統全參數微調在視覺識別任務中效果穩定，但需更新整個骨幹網絡，計算與存儲成本高昂。Mona團隊嘗試打破這一性能與成本的兩難局面。

研究提出的新型視覺適配器微調方法Mona，全稱Multi-cognitive Visual Adapter，目標是以極小比例的可訓練參數，達到甚至超越全量微調的效果。