解耦 CLIP 中的模板偏差：利用空提示增强少样本学习

这篇文章可能讨论了一种在少样本学习场景中提高 CLIP（对比语言-图像预训练）模型性能的方法。核心思想似乎是减轻训练期间使用的模板提示所引入的偏差。使用“空提示”表明了一种解决这种偏差的新方法，可能导致更强大和更通用的图像-文本理解。

• •解决 CLIP 中的模板偏差。
• •提出使用空提示。
• •旨在提高少样本学习性能。