图像文本对齐训练的标签平滑技术

图像文本对齐训练的标签平滑技术

在多模态大模型训练中，图像-文本对齐是核心挑战之一。本文介绍一种基于标签平滑的对齐训练方法。

数据预处理流程

首先，构建图像-文本对数据集，每张图片对应多个文本描述。使用CLIP的预训练模型提取图像特征和文本特征，然后通过余弦相似度计算每对图像-文本的匹配分数。根据分数阈值筛选高质量对齐样本。

标签平滑策略

在训练过程中，我们采用以下标签平滑方案：

1. 多标签增强：每个图像样本对应多个文本标签，通过随机采样生成不同的标签组合
2. 软标签分配：将硬标签转换为软标签，使用公式：soft_label = (1-α) * hard_label + α * uniform_distribution
3. 动态平滑系数：根据训练进度调整平滑强度，初始阶段α=0.1，后期递增至0.5

具体实现步骤

# 1. 特征提取
image_features = clip_model.encode_image(images)
text_features = clip_model.encode_text(texts)

# 2. 计算相似度矩阵
similarity_matrix = torch.cosine_similarity(
    image_features.unsqueeze(1), 
    text_features.unsqueeze(0)
)

# 3. 标签平滑处理
def label_smoothing(labels, alpha=0.1):
    num_classes = labels.shape[-1]
    smooth_labels = (1 - alpha) * labels + alpha / num_classes
    return smooth_labels

# 4. 训练损失计算
loss = cross_entropy_loss(
    model_output, 
    label_smoothing(target_labels)
)

实验验证

在COCO数据集上，采用该方法训练的模型在图像-文本检索任务中，R@1指标提升了2.3%，验证了标签平滑技术的有效性。