SCAT: Shared-convolution adaptation tuning

2025-10-28

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AI

DOI：10.1016/j.neucom.2025.131935

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摘要

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• SCAT是一种新颖的参数高效微调（PEFT）方法，通过最小化参数变更实现SOTA性能。 • SCAT动态调整参数大小，在有限数据下表现出色，适用于少样本学习。 • SCAT保持高效性，优于现有方法，并能在不同架构和任务上实现泛化。 • SCAT在多个基准测试中以更少的参数展现出卓越性能。