基于多头注意力机制的多模态融合实践
最近在设计一个多模态大模型架构时，踩了个大坑。原本以为多模态融合就是简单的特征拼接，结果发现其中门道深着呢。
数据预处理流程
首先，图像数据需要经过ResNet-50提取特征，文本使用BERT编码器处理。关键问题在于：
# 图像特征提取
image_features = resnet(image_input) # shape: [batch, 2048]
# 文本特征提取
with torch.no_grad():
text_features = bert(text_input)['last_hidden_state'] # shape: [batch, seq_len, 768]
多头注意力融合方案
核心思路是设计一个交叉注意力层，让图像和文本相互关注。踩坑点在于：
- 维度不匹配：图像特征2048维 vs 文本特征768维，直接concat会损失信息。
- 注意力权重计算：需要确保注意力矩阵的维度正确。
# 正确的融合方式
multi_head_attn = nn.MultiheadAttention(
embed_dim=1024, # 统一维度
num_heads=8,
dropout=0.1
)
# 调整维度后进行注意力计算
image_proj = projection_layer(image_features) # [batch, 1024]
seq_len = text_features.shape[1]
text_proj = projection_layer(text_features.view(-1, 768)) # [batch*seq_len, 1024]
# 注意力计算
attn_output, _ = multi_head_attn(
image_proj.unsqueeze(1), # [1, batch, 1024]
text_proj.view(batch_size, seq_len, -1), # [batch, seq_len, 1024]
text_proj.view(batch_size, seq_len, -1)
)
优化建议
- 预训练阶段使用对比学习损失函数
- 融合层参数初始化采用Xavier方法
踩坑总结：多模态融合不是简单拼接，而是需要精心设计的注意力机制！
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