图像文本联合建模中的损失函数组合策略
在多模态大模型设计中，损失函数的选择直接影响图像-文本对齐效果。本文对比分析三种主流损失函数组合策略。
策略一：加权交叉熵损失（Weighted CE）
这是最基础的组合方式，将图像分类损失和文本生成损失按权重相加：
loss = α * ce_loss_img + β * ce_loss_text
其中α=0.7, β=0.3。适用于训练初期，当两个模态任务相对独立时。
策略二：对比损失+交叉熵（Contrastive + CE）
# 对比损失计算
contrastive_loss = mean(1 - cos_sim)
# 交叉熵损失
ce_loss = ce_loss_img + ce_loss_text
# 组合损失
loss = λ * contrastive_loss + (1-λ) * ce_loss
此策略在中后期训练中表现优异，能有效拉近正样本距离。
策略三：多任务学习框架（MTL）
通过梯度反转层实现联合优化：
# 分别计算损失
loss1 = cross_entropy(image_features, text)
loss2 = cross_entropy(text_features, image)
# 多任务权重自适应
weights = softmax([loss1, loss2])
final_loss = weights[0] * loss1 + weights[1] * loss2
实际训练中发现，MTL策略在COCO数据集上比单一损失函数提升约3.2%的检索准确率。
建议：采用分阶段策略，前50epoch使用策略一，中间50epoch切换至策略二，最后阶段引入策略三实现最优融合。
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