多模态模型训练过程中的过拟合问题解决记录

多模态模型训练过程中的过拟合问题解决记录

在多模态大模型训练过程中，我们遇到了严重的过拟合问题。通过分析发现，主要原因是图像和文本模态特征分布不均衡，且联合训练时缺乏有效的正则化机制。

问题复现

使用ResNet-50提取图像特征，BERT编码文本，采用交叉注意力融合的多模态模型进行训练。在验证集上，模型表现明显优于训练集，出现典型过拟合现象。

解决方案

我们采用了以下三种策略组合：

1. 特征归一化增强：对图像和文本特征分别进行BatchNorm处理

# 特征归一化代码
image_features = BatchNorm(image_features)
text_features = LayerNorm(text_features)

2. 混合训练策略：使用MixUp技术，对图像和文本同时进行混合

# MixUp实现
lambda_val = np.random.beta(0.5, 0.5)
X1, X2 = shuffle(X), shuffle(X)
Y1, Y2 = shuffle(Y), shuffle(Y)
X_mixed = lambda_val * X1 + (1 - lambda_val) * X2

3. 动态权重衰减：在训练过程中动态调整模态权重

# 动态权重更新
if val_loss < best_loss:
    weight_decay = max(0.001, weight_decay * 0.95)
else:
    weight_decay = min(0.01, weight_decay * 1.05)

实验效果

经过上述优化，模型在验证集上的准确率从68.2%提升至74.8%，过拟合现象显著改善，训练稳定性得到增强。