多模态融合模型中的过拟合问题排查

多模态融合模型中的过拟合问题排查

最近在设计图像+文本联合训练系统时，遇到了严重的过拟合问题。经过深入排查，发现主要集中在以下几个环节。

问题现象

训练集准确率95%，验证集准确率仅68%，典型的过拟合表现。数据维度上，图像特征维度1024，文本特征维度768，融合后达到1792维。

排查步骤

第一步：数据分布检查

import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA

# 图像特征PCA降维观察
pca = PCA(n_components=50)
image_pca = pca.fit_transform(image_features)
print(f'图像特征方差解释比: {np.sum(pca.explained_variance_ratio_):.3f}')

发现图像特征存在大量冗余维度。

第二步：模型结构验证

# 融合层设计
class MultiModalFusion(nn.Module):
    def __init__(self, img_dim, text_dim, fusion_dim=512):
        super().__init__()
        self.img_proj = nn.Linear(img_dim, fusion_dim)
        self.text_proj = nn.Linear(text_dim, fusion_dim)
        self.fusion = nn.Sequential(
            nn.Linear(fusion_dim * 2, fusion_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(0.3),  # 关键：增加dropout
            nn.Linear(fusion_dim, 1)
        )
    
    def forward(self, img_feat, text_feat):
        img_emb = self.img_proj(img_feat)
        text_emb = self.text_proj(text_feat)
        combined = torch.cat([img_emb, text_emb], dim=1)
        return self.fusion(combined)

通过增加dropout和限制融合维度，显著改善过拟合。

第三步：正则化策略 使用了L2正则化（weight_decay=1e-4）和早停机制，训练时监控验证集loss变化。

复现建议

1. 先用小数据集测试模型结构
2. 逐步增加模型复杂度
3. 始终保持验证集监控

这问题在多模态系统设计中非常常见，建议架构师们在设计时就考虑好正则化策略。