图像文本对齐训练的损失权重平衡踩坑记录

背景

最近在设计一个多模态大模型架构时，遇到一个经典问题：如何平衡图像和文本的损失权重。最初以为只要简单地给两个分支分配不同权重就行，结果发现实际效果差强人意。

问题分析

以CLIP训练为例，传统做法是设置loss = αimage_loss + βtext_loss，但我们在实验中发现：

• 当α=β=1时，模型倾向于学习到最简单的对齐方式（比如所有图像都对应相同文本）
• 当α远大于β时，文本信息被淹没在图像特征中

踩坑过程

经过多次实验，我总结了以下几个关键问题：

1. 损失权重动态调整

# 错误做法
loss = alpha * image_loss + beta * text_loss

# 正确做法（使用动态权重）
alpha = 1.0 / (1.0 + torch.exp(-epoch))
beta = 1.0 / (1.0 + torch.exp(epoch))

2. 温度系数优化

# 原始CLIP损失
logits = image_features @ text_features.T / temperature

# 优化后
if epoch < 5:
    temp = 0.07  # 初始温度
else:
    temp = 0.01   # 后期降低温度

实验结果

通过上述调整，模型对齐效果显著提升。最终的损失函数为：

loss = (alpha * image_loss + beta * text_loss) / (alpha + beta)

可复现步骤

1. 准备图像文本对数据集
2. 使用ResNet提取图像特征
3. 使用BERT提取文本特征
4. 构建对比损失函数
5. 动态调整损失权重
6. 观察对齐精度变化