Stay Unique, Stay Efficient: Preserving Model Personality in Multi-Task Merging
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Guo, Kuangpu, Ding, Yuhe, Liang, Jian, Wang, Zilei, He, Ran |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Exploring Vacant Classes in Label-Skewed Federated Learning
von: Guo, Kuangpu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Guo, Kuangpu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Cooperative Pseudo Labeling for Unsupervised Federated Classification
von: Guo, Kuangpu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Guo, Kuangpu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Personalized Federated Learning via Dual-Prompt Optimization and Cross Fusion
von: Zhang, Yuguang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Yuguang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
The Illusion of Progress? A Critical Look at Test-Time Adaptation for Vision-Language Models
von: Sheng, Lijun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sheng, Lijun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
R-TPT: Improving Adversarial Robustness of Vision-Language Models through Test-Time Prompt Tuning
von: Sheng, Lijun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sheng, Lijun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Towards Compatible Fine-tuning for Vision-Language Model Updates
von: Wang, Zhengbo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Zhengbo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Connecting the Dots: Collaborative Fine-tuning for Black-Box Vision-Language Models
von: Wang, Zhengbo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Zhengbo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning to Rank Pre-trained Vision-Language Models for Downstream Tasks
von: Ding, Yuhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ding, Yuhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
AdaMerging: Adaptive Model Merging for Multi-Task Learning
von: Yang, Enneng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Yang, Enneng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Efficient and Effective Weight-Ensembling Mixture of Experts for Multi-Task Model Merging
von: Shen, Li, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shen, Li, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Stay Fair! Ensuring Group Fairness in Diffusion Models Across Guidance Scales
von: Kim, Myeongsoo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kim, Myeongsoo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Edit Away and My Face Will not Stay: Personal Biometric Defense against Malicious Generative Editing
von: Wang, Hanhui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Hanhui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Hard-to-Beat Baseline for Training-free CLIP-based Adaptation
von: Wang, Zhengbo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Zhengbo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Representation Surgery for Multi-Task Model Merging
von: Yang, Enneng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yang, Enneng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Which Model to Transfer? A Survey on Transferability Estimation
von: Ding, Yuhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ding, Yuhe, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Multi-Task Model Merging via Adaptive Weight Disentanglement
von: Xiong, Feng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xiong, Feng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Localize-and-Stitch: Efficient Model Merging via Sparse Task Arithmetic
von: He, Yifei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: He, Yifei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Merging Multi-Task Models via Weight-Ensembling Mixture of Experts
von: Tang, Anke, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tang, Anke, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Efficient Multi-Source Knowledge Transfer by Model Merging
von: Osial, Marcin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Osial, Marcin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Localizing Task Information for Improved Model Merging and Compression
von: Wang, Ke, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Ke, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CubistMerge: Spatial-Preserving Token Merging For Diverse ViT Backbones
von: Gong, Wenyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gong, Wenyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
ZipIt! Merging Models from Different Tasks without Training
von: Stoica, George, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Stoica, George, et al.
Veröffentlicht: (2023)
EMR-Merging: Tuning-Free High-Performance Model Merging
von: Huang, Chenyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Huang, Chenyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
StructSAM: Structure- and Spectrum-Preserving Token Merging for Segment Anything Models
von: Nguyen, Duy M. H., et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Nguyen, Duy M. H., et al.
Veröffentlicht: (2026)
Harmonizing and Merging Source Models for CLIP-based Domain Generalization
von: Ding, Yuhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ding, Yuhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SurgeryV2: Bridging the Gap Between Model Merging and Multi-Task Learning with Deep Representation Surgery
von: Yang, Enneng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yang, Enneng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Reassessing the Role of Supervised Fine-Tuning: An Empirical Study in VLM Reasoning
von: Yu, Yongcan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yu, Yongcan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Efficient Visual Transformer by Learnable Token Merging
von: Wang, Yancheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Yancheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Towards Eliminating Hard Label Constraints in Gradient Inversion Attacks
von: Wang, Yanbo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Yanbo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
AUTO: Adaptive Outlier Optimization for Test-Time OOD Detection
von: Yang, Puning, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Yang, Puning, et al.
Veröffentlicht: (2023)
STAMP: Outlier-Aware Test-Time Adaptation with Stable Memory Replay
von: Yu, Yongcan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yu, Yongcan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Prototypical Distillation and Debiased Tuning for Black-box Unsupervised Domain Adaptation
von: Liang, Jian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liang, Jian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Realistic Unsupervised CLIP Fine-tuning with Universal Entropy Optimization
von: Liang, Jian, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Liang, Jian, et al.
Veröffentlicht: (2023)
From Parameter to Representation: A Closed-Form Approach for Controllable Model Merging
von: Wu, Jialin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Jialin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
DC-Merge: Improving Model Merging with Directional Consistency
von: Zhang, Han-Chen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Han-Chen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Comprehensive Survey on Test-Time Adaptation under Distribution Shifts
von: Liang, Jian, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Liang, Jian, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Do We Really Need Curated Malicious Data for Safety Alignment in Multi-modal Large Language Models?
von: Wang, Yanbo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Yanbo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Merging without Forgetting: Continual Fusion of Task-Specific Models via Optimal Transport
von: Pan, Zecheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Pan, Zecheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Saliency-Aware Model Merging
von: Park, Jungin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Park, Jungin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Improving Fuzzy-Logic based Map-Matching Method with Trajectory Stay-Point Detection
von: Jafarlou, Minoo, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Jafarlou, Minoo, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Ähnliche Einträge
-
Exploring Vacant Classes in Label-Skewed Federated Learning
von: Guo, Kuangpu, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Cooperative Pseudo Labeling for Unsupervised Federated Classification
von: Guo, Kuangpu, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Personalized Federated Learning via Dual-Prompt Optimization and Cross Fusion
von: Zhang, Yuguang, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
The Illusion of Progress? A Critical Look at Test-Time Adaptation for Vision-Language Models
von: Sheng, Lijun, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
R-TPT: Improving Adversarial Robustness of Vision-Language Models through Test-Time Prompt Tuning
von: Sheng, Lijun, et al.
Veröffentlicht: (2025)