多模态模型训练中的优化器配置

多模态模型训练中的优化器配置

在多模态大模型（图像+文本）联合训练中，优化器配置直接影响模型收敛速度和最终性能。本文将提供一套可复现的优化器配置方案。

核心配置策略

1. 分层学习率设置：

# 模型参数分组
param_groups = [
    {'params': model.vision_encoder.parameters(), 'lr': 1e-4},  # 视觉编码器低学习率
    {'params': model.text_encoder.parameters(), 'lr': 1e-4},     # 文本编码器低学习率
    {'params': model.fusion_layer.parameters(), 'lr': 1e-3}      # 融合层较高学习率
]
optimizer = torch.optim.AdamW(param_groups, weight_decay=0.01)

2. 动态学习率衰减：

scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingWarmRestarts(
    optimizer, T_0=5000, T_mult=2, eta_min=1e-6
)

3. 梯度裁剪：

# 防止梯度爆炸
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)

实际应用建议

• 优先使用AdamW优化器，对多模态参数进行分组处理
• 融合层学习率可设置为文本/视觉编码器的2-5倍
• 结合余弦退火调度器进行动态调整
• 训练初期启用梯度裁剪避免不稳定收敛

该配置在图像描述生成任务中验证有效，可作为多模态训练的基础优化器模板。