联合训练系统中数据清洗流程的设计与优化

联合训练系统中数据清洗流程的设计与优化

在多模态大模型联合训练中，数据质量直接影响模型性能。本文对比分析了两种主流数据清洗策略：基于阈值过滤和基于模型自适应清洗。

核心流程对比

方案A：阈值过滤法

1. 图像质量检测：使用OpenCV计算图像清晰度分数
2. 文本质量评估：通过NLTK进行词频分析，过滤低质量文本
3. 联合筛选：当图像得分>0.7且文本质量>0.6时保留数据

方案B：模型驱动自适应清洗

1. 预训练编码器：使用CLIP模型提取图像-文本特征向量
2. 异常检测：基于DBSCAN聚类识别离群点
3. 自适应阈值：根据聚类结果动态调整筛选标准

可复现代码示例

# 方案A核心代码
def threshold_filter(image, text):
    img_score = calculate_image_clarity(image)
    text_score = calculate_text_quality(text)
    return img_score > 0.7 and text_score > 0.6

# 方案B核心代码
from sklearn.cluster import DBSCAN
import numpy as np

def adaptive_clean(images, texts):
    features = extract_features(images, texts)  # CLIP特征提取
    clustering = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)
    labels = clustering.fit_predict(features)
    return labels != -1  # 移除异常点

实验表明，方案B在复杂场景下表现更优，但计算成本增加约30%。建议根据具体业务场景选择合适的清洗策略。