图像文本对齐训练的超参数配置
在多模态大模型训练中，图像文本对齐是关键环节。本文通过具体实验验证不同超参数对对齐效果的影响。
核心配置方案
学习率策略： 采用分段衰减策略，初始LR=1e-4，warmup_steps=1000，后续每5000步衰减0.5倍。
损失函数权重：
- CLIP损失权重：0.8
- 交叉注意力损失：0.2
- 对齐正则化：0.1
复现步骤
- 数据预处理：
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((224, 224)),
transforms.ToTensor(),
])
- 模型初始化与训练：
model = MultiModalModel()
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-4)
loss_fn = ContrastiveLoss(weight=0.8)
- 训练循环：
for epoch in range(50):
for batch in dataloader:
optimizer.zero_grad()
loss = model(batch['image'], batch['text'])
loss.backward()
optimizer.step()
实验结果
在COCO数据集上，采用上述配置的模型对齐精度达到85.3%，显著优于标准对比学习方法的78.9%。
讨论