多模态模型中的特征重加权机制

多模态模型中的特征重加权机制

在多模态大模型训练中，如何有效融合图像和文本特征是一个核心挑战。本文将介绍一种基于注意力机制的特征重加权方案。

核心思路

通过构建交叉注意力模块，在训练过程中动态调整图像和文本特征的重要性权重。具体来说，我们采用以下策略：

1. 特征提取：分别使用ResNet-50提取图像特征，使用BERT-base提取文本特征
2. 交叉注意力计算：构建双向注意力机制，让图像特征关注文本语义，文本特征关注图像内容
3. 权重计算：基于注意力分数计算每个模态的特征重要性权重

实现方案

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class CrossAttentionWeighting(nn.Module):
    def __init__(self, feature_dim):
        super().__init__()
        self.query_proj = nn.Linear(feature_dim, feature_dim)
        self.key_proj = nn.Linear(feature_dim, feature_dim)
        self.value_proj = nn.Linear(feature_dim, feature_dim)
        
    def forward(self, img_features, text_features):
        # 计算注意力权重
        query = self.query_proj(text_features)  # [batch, seq_len, dim]
        key = self.key_proj(img_features)       # [batch, img_len, dim]
        
        attention_scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1))
        attention_weights = F.softmax(attention_scores, dim=-1)
        
        # 特征重加权
        weighted_img = torch.matmul(attention_weights, img_features)
        return weighted_img, attention_weights

# 完整模型示例
class MultimodalModel(nn.Module):
    def __init__(self, img_dim=2048, text_dim=768, fusion_dim=512):
        super().__init__()
        self.img_encoder = nn.Linear(img_dim, fusion_dim)
        self.text_encoder = nn.Linear(text_dim, fusion_dim)
        self.attention_weighter = CrossAttentionWeighting(fusion_dim)
        
    def forward(self, image, text):
        # 特征提取
        img_feat = self.img_encoder(image)  # [batch, 512]
        text_feat = self.text_encoder(text) # [batch, 512]
        
        # 特征重加权
        weighted_img, attention_weights = self.attention_weighter(img_feat, text_feat)
        return weighted_img, attention_weights

可复现步骤

1. 准备数据：使用COCO数据集，包含图像和对应文本描述
2. 构建数据加载器：并行读取图像和文本
3. 训练过程：在联合损失函数中加入注意力权重的正则化项
4. 验证效果：通过可视化注意力热力图观察模态交互

该方案能有效提升多模态模型对关键特征的关注度，同时保持训练稳定性。