图像文本联合建模的损失权重分配

图像文本联合建模的损失权重分配踩坑记录

最近在设计多模态大模型时，遇到了一个经典问题：如何合理分配图像和文本模态的损失权重？这个问题看似简单，实则暗藏玄机。

问题背景

我们采用CLIP架构进行图像-文本联合训练，最初使用等权重分配（0.5:0.5），但发现模型在两个模态上都表现平平。经过多次实验，我发现损失权重分配对最终效果影响巨大。

踩坑过程

第一轮尝试：固定权重

# 初始设置
loss = 0.5 * img_loss + 0.5 * text_loss

结果：模型偏向于文本，图像特征提取不足

第二轮尝试：动态调整

# 根据训练阶段调整
if epoch < 10:
    weight_img, weight_text = 0.3, 0.7
else:
    weight_img, weight_text = 0.5, 0.5

结果：收敛速度提升，但稳定性差

第三轮尝试：基于性能自适应

# 计算模态性能差异
img_acc = calculate_accuracy(image_features, text_labels)
text_acc = calculate_accuracy(text_features, image_labels)

if abs(img_acc - text_acc) > threshold:
    if img_acc < text_acc:
        weight_img = 0.7
        weight_text = 0.3
    else:
        weight_img = 0.3
        weight_text = 0.7

结果：效果最佳，但计算开销大

实验结论

建议采用渐进式权重分配策略，从训练初期的文本主导（0.2:0.8），逐步过渡到平衡状态。这种方案既保证了模型稳定性，又避免了过拟合问题。

复现步骤

1. 准备图像-文本对数据集
2. 设置渐进式权重策略
3. 训练50个epoch观察性能变化
4. 调整权重参数优化效果