多模态模型中的特征交互算法踩坑记录

背景

最近在设计一个图像-文本联合训练系统时，尝试了多种特征交互算法，踩了不少坑，分享一下血泪史。

数据预处理流程

首先，我将图像和文本数据分别进行预处理：

# 图像预处理
img_transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 244)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
])

# 文本预处理
from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')

特征提取阶段

我尝试了三种交互方案：

方案一：早期融合（Early Fusion）

# 先分别提取特征
img_features = resnet50(img)  # shape: [batch, 2048]
text_features = bert_model(input_ids)  # shape: [batch, 768]

# 直接拼接
combined_features = torch.cat([img_features, text_features], dim=1)  # [batch, 2816]

坑点： 这种方式会导致维度爆炸，且模态间信息冲突严重。

方案二：注意力机制融合

# 使用交叉注意力
img_to_text_attn = cross_attention(img_features, text_features)
text_to_img_attn = cross_attention(text_features, img_features)

# 融合方式1：相加
final_features = img_to_text_attn + text_to_img_attn

坑点： 注意力权重不稳定，训练初期容易梯度消失。

方案三：门控特征融合（推荐）

# 计算门控权重
img_gate = torch.sigmoid(fc1(img_features))
text_gate = torch.sigmoid(fc2(text_features))

# 加权融合
final_img = img_features * img_gate
final_text = text_features * text_gate

实际效果对比

经过多次实验，门控融合方案在下游任务中表现最佳，准确率提升约8%。

关键建议

1. 避免简单的特征拼接
2. 注意模态间的对齐问题
3. 融合层的初始化很关键