多模态大模型训练过程中的早停策略踩坑

在多模态大模型训练中，早停策略的不当设计可能导致模型性能严重下降。本文通过对比实验揭示了常见的踩坑点。

问题背景

在图像-文本联合训练系统中，我们采用CLIP架构进行多模态对齐。早期实验中，我们使用简单的损失值监控机制：当验证集损失连续5个epoch未下降时触发早停。

踩坑过程

实际训练中发现，这种策略存在严重缺陷。以下是具体问题及解决方案：

问题1：单一指标陷阱

# 错误做法
early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=5)

在多模态场景下，图像和文本的损失值量级差异巨大，单一损失指标无法反映模型的真实对齐效果。

问题2：缺乏多模态融合评估

正确的做法应引入模态间对齐度量：

# 正确做法
class MultimodalEarlyStopping:
    def __init__(self, monitor='similarity_score', patience=5):
        self.monitor = monitor
        self.patience = patience
        self.best_score = -float('inf')
        self.wait = 0
    
    def should_stop(self, score):
        if score > self.best_score:
            self.best_score = score
            self.wait = 0
        else:
            self.wait += 1
        return self.wait >= self.patience

对比实验

我们对比了两种策略：

• 策略A（早停）：基于图像-文本相似度
• 策略B（固定epoch）：训练至预设epoch数

实验结果表明，策略A在验证集上达到更高准确率，但需要更复杂的评估机制。