연구진은 CLIP 모델을 소량 데이터 환경에 적응시키는 새로운 방법인 Concept-Constrained Prompt Learning (CCPL)을 제안했어요.
CCPL은 기존 방식의 과적합 문제를 해결하기 위해, 고정된 개념 텍스트 프로토타입에 기반하여 학습 가능한 클래스 프롬프트를 제한하는 정규화 프레임워크예요.
실험 결과, CCPL은 DTD 데이터셋에서 0.6, EuroSAT 데이터셋에서 2.9의 조화 평균 성능 향상을 보였으며, 코드와 모델은 GitHub에서 공개됐어요.