跨模态融合算法精度对比实验
在多模态大模型设计中，跨模态融合是决定系统性能的关键环节。本文通过对比三种主流融合策略：早期融合（Early Fusion）、晚期融合（Late Fusion）和中间融合（Intermediate Fusion），评估其在图像-文本联合训练中的表现。
实验设置
我们使用COCO数据集，包含10000张图像和对应文本描述。模型架构采用ResNet-50作为视觉编码器，BERT作为文本编码器。
早期融合方案：
# 早期融合代码示例
vision_features = resnet(image)
text_features = bert(text)
fused_features = torch.cat([vision_features, text_features], dim=1)
output = classifier(fused_features)
晚期融合方案：
# 晚期融合代码示例
vision_features = resnet(image)
text_features = bert(text)
vision_output = vision_classifier(vision_features)
text_output = text_classifier(text_features)
fused_output = torch.softmax(vision_output, dim=1) * torch.softmax(text_output, dim=1)
中间融合方案：
# 中间融合代码示例
vision_features = resnet(image)
text_features = bert(text)
# 交叉注意力融合
attention_weights = torch.matmul(vision_features, text_features.T)
vision_fused = vision_features * attention_weights
实验结果
经过10轮训练，三种方案的准确率分别为：早期融合78.3%，晚期融合75.6%，中间融合82.1%。中间融合方案在验证集上表现最佳，证明了注意力机制在跨模态信息整合中的有效性。
结论
对于图像-文本联合训练系统，推荐采用中间融合策略，并结合注意力机制进行特征交互，可有效提升模型精度。
讨论