图像文本特征提取器参数调优经验

图像文本特征提取器参数调优经验

在多模态大模型训练中，图像文本特征提取器的参数调优直接影响联合训练效果。以下分享几个关键参数的调优经验。

1. 图像特征提取器调优

# ResNet50特征提取示例
model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True)
model.fc = nn.Linear(2048, 768)  # 输出维度对齐

# 学习率调优策略
optimizer = torch.optim.AdamW(
    model.parameters(),
    lr=1e-4,  # 常用范围1e-4~1e-5
    weight_decay=0.01
)

2. 文本特征提取器调优

# BERT模型参数调整
from transformers import BertModel
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 冻结部分层进行微调
for param in model.encoder.layer[:-2].parameters():
    param.requires_grad = False

3. 特征融合策略

# 双线性池化融合方案
class BilinearPooling(nn.Module):
    def __init__(self, dim1, dim2):
        super().__init__()
        self.bilinear = nn.Bilinear(dim1, dim2, 1024)
    
    def forward(self, x1, x2):
        return self.bilinear(x1, x2)

4. 数据预处理关键点

• 图像：统一resize到224x224，归一化至[0,1]范围
• 文本：tokenize后截断至512长度，填充至相同长度

调优建议：先固定图像特征提取器参数，调优文本部分；再联合训练时使用学习率衰减策略。

复现步骤：

1. 准备数据集并按比例划分训练/验证集
2. 按上述配置初始化模型
3. 设置训练循环并记录loss变化
4. 根据验证集性能调整参数