图像文本联合训练的损失函数设计

图像文本联合训练的损失函数设计

在多模态大模型架构中，图像文本联合训练的核心在于如何有效融合两种模态的信息。本文通过设计改进的损失函数来优化训练效果。

数据处理流程

首先对图像和文本数据进行预处理：

1. 图像经过ResNet-50提取特征向量，尺寸为2048×1
2. 文本使用BERT模型编码，输出序列向量
3. 通过对比学习将图像特征与文本特征映射到统一空间

损失函数设计

采用以下组合损失函数：

Loss = λ₁·ContrastiveLoss + λ₂·NTXentLoss + λ₃·MSE

其中：

• ContrastiveLoss用于拉近正样本对距离，推远负样本对
• NTXentLoss通过对比学习增强模态间关联性
• MSE损失确保图像文本特征一致性

可复现步骤

1. 准备数据集并预处理
2. 使用PyTorch构建模型结构
3. 设置损失函数权重λ₁=0.5, λ₂=0.3, λ₃=0.2
4. 训练过程中监控各分量损失变化

该方案已在实际项目中验证，可有效提升多模态对齐精度。