基于BERT的文本编码器与CNN图像编码器融合
在多模态系统设计中，如何有效融合文本和图像特征是关键挑战。本文将详细介绍一个具体的融合方案：使用BERT作为文本编码器，CNN作为图像编码器，并通过特征级融合实现联合训练。
数据预处理流程
首先对输入数据进行标准化处理：
- 文本数据：使用BERT tokenizer进行分词，确保最大序列长度为512
- 图像数据：统一调整为224×224像素，归一化到[0,1]范围
模型架构设计
# 文本编码器
bert_encoder = transformers.BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
# 图像编码器
image_encoder = models.resnet50(pretrained=True)
image_encoder = nn.Sequential(*list(image_encoder.children())[:-1]) # 移除最后的全连接层
# 特征融合层
fusion_layer = nn.Linear(768 + 2048, 1024) # BERT输出768维 + CNN输出2048维
融合策略
采用特征级融合：
- 分别提取文本和图像的深层特征向量
- 将两个向量拼接后通过融合层进行降维
- 最终输出用于下游任务（如图文匹配）
训练代码示例
# 训练循环中的关键步骤
for batch in dataloader:
text_input = batch['text'].to(device)
image_input = batch['image'].to(device)
# 提取特征
text_features = bert_encoder(text_input).last_hidden_state[:, 0, :] # [CLS]向量
image_features = image_encoder(image_input).squeeze() # [B, 2048]
# 特征融合
fused_features = torch.cat([text_features, image_features], dim=1)
output = fusion_layer(fused_features)
# 计算损失并反向传播
loss = criterion(output, labels)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
该方案通过预训练模型的特征提取能力，结合自定义融合层，实现了高效且可复现的多模态系统设计。
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