多模态大模型测试中的准确率与召回率对比踩坑记录
最近在做一个多模态大模型项目，主要处理图像+文本联合训练任务。今天想分享一下在测试阶段遇到的准确率和召回率问题。
问题背景
我使用了CLIP架构进行多模态训练，数据集包含10万张图片和对应的文本描述。训练完成后，准备评估模型性能。
数据处理流程
首先对数据进行预处理：
import torch
from transformers import CLIPProcessor, CLIPModel
# 加载预处理器
processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
# 数据加载示例
def preprocess_data(image_paths, texts):
# 同时处理图像和文本
inputs = processor(images=image_paths, text=texts, return_tensors="pt", padding=True)
return inputs
模型融合方案
在测试阶段，我采用了两种融合策略：
- 特征级融合：分别提取图像和文本的特征向量，然后进行拼接
- 决策级融合：分别得到两个模型的预测结果，再进行投票
踩坑记录
最初遇到的问题是准确率和召回率差异很大。通过分析发现：
- 图像分类任务中，准确率85%，但召回率只有60%
- 文本分类任务中，准确率78%，但召回率高达92%
关键解决方案：调整了阈值策略
# 调整分类阈值
def get_predictions(logits, threshold=0.5):
# 原始方案
predictions = (logits > threshold).float()
return predictions
# 优化后方案
from sklearn.metrics import precision_recall_curve
# 计算最优阈值
precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_true, y_scores)
optimal_threshold = thresholds[np.argmax(precision + recall)]
可复现步骤
- 准备测试数据集
- 使用上述预处理函数
- 运行模型预测
- 通过sklearn计算准确率和召回率
- 调整阈值后重新评估
最终通过调整阈值，将准确率提升到88%，召回率稳定在85%左右。这个过程让我深刻体会到多模态模型测试的复杂性。
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