视觉-语言模型中数据不平衡问题处理
在多模态大模型训练过程中，视觉-语言数据往往存在严重的不平衡问题。例如，图像数据集可能包含数百万张图片，而对应的文本描述却只有数十万条，这种数据分布不均会严重影响模型性能。
问题分析
以COCO数据集为例，其中每张图片平均对应5个文本描述，但实际训练时发现：
- 图像数据量远大于文本数据量
- 某些视觉类别样本数量极不平衡（如'猫'类样本远多于'鸟'类）
- 文本数据质量参差不齐，影响联合训练效果
解决方案
采用加权采样+损失函数调整的双重策略：
import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader, WeightedRandomSampler
# 1. 构建数据权重
image_counts = [10000, 5000, 2000] # 不同类别图片数量
weights = [1.0/count for count in image_counts]
# 2. 创建加权采样器
sampler = WeightedRandomSampler(
weights=weights,
num_samples=1000,
replacement=True
)
# 3. 损失函数调整
class BalancedLoss(nn.Module):
def __init__(self, class_weights=None):
super().__init__()
self.class_weights = class_weights
def forward(self, predictions, targets):
# 计算交叉熵损失
ce_loss = nn.CrossEntropyLoss(reduction='none')(predictions, targets)
# 应用类别权重
if self.class_weights is not None:
weights = self.class_weights[targets]
weighted_loss = ce_loss * weights
return weighted_loss.mean()
return ce_loss.mean()
实施步骤
- 数据预处理阶段：统计各类别样本数量，构建权重映射表
- 训练阶段：使用加权采样器进行数据采样，同时调整损失函数权重
- 模型优化：结合Focal Loss进一步缓解类别不平衡问题
复现建议
- 数据集：COCO 2017
- 训练轮数：20轮
- 批次大小：64
- 验证指标：BLEU分数和ROUGE-L
该方案已在多个多模态任务中验证有效，显著提升了模型在稀有类别上的表现。
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