趋近智
为了评估多模态 (multimodal)AI模型是否有效学习并表现良好,一个重要问题随之而来:我们如何衡量其进展?损失函数 (loss function)在此发挥着重要作用。它们是训练任何AI模型的主要部分,在多模态系统中,它们帮助我们在处理组合数据类型时衡量性能。
想象你在教学生一项新技能。你给他们一个测试,他们的分数会告诉你他们对所学内容的掌握程度。损失函数(有时也称成本函数)对AI模型来说,扮演着类似的角色。
训练期间,模型进行预测(例如为图片生成文字描述)。损失函数随后将模型的预测与正确答案(“真实值”)进行比较。它会计算一个数值分数,表示模型的预测有多“不准确”或“偏离目标”。高的损失值表示模型犯了重大错误,而低的损失值则表明其预测接近目标。
训练AI模型的主要目标是最小化这个损失值。通过反复调整其内部设置(参数 (parameter))以减少损失,模型会逐渐学会做出更好的预测。
在我们看这如何应用于组合数据之前,让我们简要回顾一下模型只处理一种数据类型(单模态系统)时如何使用损失函数:
具体的损失函数总是取决于任务的性质以及模型应该产生的输出类型。
那么,当我们的AI系统同时处理多种类型数据时会怎样呢?例如,一个图片描述模型接收图像(输入1)并生成文本描述(输出1)。一个视觉问答(VQA)系统接收图像(输入1)和文本问题(输入2)并生成文本答案(输出1)。
当模型的成功取决于理解和处理来自这些不同来源的信息,并可能产生涉及多种模态的输出时,我们如何计算一个单一的“错误分数”呢?
这就是我们需要定义组合数据损失函数 (loss function)的策略的地方。
一种常用且直接的方法是为多模态 (multimodal)任务的不同方面计算单独的损失值,然后将它们组合起来,通常是作为加权求和。
假设我们的模型有两个与两种模态相关的主要任务。例如,在一个模型需要同时理解图像和文本特征才能进行预测的任务中:
然后我们可以将这些组合成总损失 :
在这个公式中:
你可以把它想象成一个食谱。如果对于特定应用来说,文本部分的完善比图像部分更重要,你可能会给 更高的权重()。如果两者同样重要,它们的权重可能相等(例如, 且 )。
找到这些权重的恰当平衡有时需要通过实验。如果某个权重过高,模型可能会过多地侧重于最小化该部分的损失而忽视其他部分。
下图说明了如何组合单独的损失:
此图显示了多模态模型如何处理输入(图像和文本),产生与不同方面相关的输出,计算这些方面的单独损失,然后使用权重将它们组合成总损失。这个总损失指导优化器提升模型。
虽然加权求和是常用方法,特别是对初学者而言,但也存在其他方法:
无论总损失如何计算,它的值都是训练过程(通常使用称为梯度下降 (gradient descent)或其变体的算法)试图最小化的对象。优化器利用损失函数 (loss function)的信息(特别是其梯度)来找出如何调整模型的内部数值(神经网络 (neural network)层中的权重 (weight)和偏差),以便下次其预测会更好一点,损失也会更低一点。
思考处理组合数据类型模型的损失函数 (loss function)时,请记住以下几点:
理解如何通过这些损失函数来衡量性能,是理解多模态AI模型如何学习解释和连接来自不同来源信息的重要一步。正如我们将在下一节中看到,这个损失值是驱动训练过程的引擎。
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