在多模态模型训练中，特征提取器的设计直接影响模型性能。本文将从图像和文本两个维度对比分析主流设计思路，并提供可复现的实现方案。
特征提取器对比
图像特征提取
推荐使用ResNet或EfficientNet作为基础网络。以ResNet-50为例，可通过以下方式构建特征提取器：
import torch
import torchvision.models as models
# 加载预训练模型
model = models.resnet50(pretrained=True)
# 移除最后的分类层
model = torch.nn.Sequential(*list(model.children())[:-1])
文本特征提取
对于文本，BERT是主流选择。使用HuggingFace库可以快速实现：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = AutoModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
训练技巧
- 冻结预训练权重：初始阶段可冻结BERT层，避免破坏预训练知识
- 渐进式解冻：训练中逐步解冻各层权重
- 多尺度融合：将不同层次的特征进行拼接或加权融合
实验验证
建议使用以下配置进行对比实验：
- 输入尺寸：图像224x224，文本序列长度512
- 优化器：AdamW
- 学习率：1e-4
通过上述方法，可有效提升多模态模型在下游任务中的表现。
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