广东君冠建设有限公司网站,龙华建站公司,做国内贸易的网站,成都动力无限网站推广CLIP 和 SIGLIP 的核心区别在于损失函数的设计#xff1a;CLIP 使用基于 softmax 的对比损失#xff08;InfoNCE#xff09;#xff0c;强制正样本在全局对比中压倒所有负样本#xff0c;计算成本高且受限于负样本数量#xff1b;SIGLIP 改用基于 sigmoid 的二元分类损失… CLIP 和 SIGLIP 的核心区别在于损失函数的设计CLIP 使用基于 softmax 的对比损失InfoNCE强制正样本在全局对比中压倒所有负样本计算成本高且受限于负样本数量SIGLIP 改用基于 sigmoid 的二元分类损失独立判断每个样本对的匹配概率无需全局归一化计算更高效、内存占用低尤其适合超大规模负采样如百万级和多标签场景。简言之CLIP 强调“最优匹配”适合小规模精准检索SIGLIP 侧重“灵活匹配”更适合开放域、大规模数据下的高效训练。CLIPSoftmax 对比损失 CLIP 使用 对称对比学习损失InfoNCE loss通过 softmax 计算概率分布强制正样本对的相似度远高于所有负样本对。CLIP的损失函数为 其中为图像到文本的损失为文本到图像的损失 为什么使用两种损失增强模型的双向对齐能力单一损失的局限性如果仅用 I→T 损失例如仅让图像匹配正确文本模型可能忽略反向的文本特征优化如文本编码器未充分学习区分图像。对称损失的作用I→T 损失强制图像特征靠近对应文本特征。T→I 损失强制文本特征靠近对应图像特征。双向约束 确保视觉和语言特征在共享嵌入空间中全面对齐。避免模态偏差Modality Bias问题若仅用单向损失模型可能偏向某一模态例如图像编码器主导文本编码器弱化导致跨模态检索时性能不均衡。对称损失的平衡性例如在图文搜索中用户可能输入文本搜图T→I也可能上传图搜文I→T双向训练保证两种任务均表现良好。SigLIP SIGLIP 将图文匹配视为 二元分类问题采用成对Sigmoid损失允许模型独立地对每个图像-文本对进行操作而无需对批次中的所有对进行全局查看独立判断每个图像-文本对是否匹配。损失函数为其中代表图像与文本匹配使用sigmod函数CLIP 的损失函数基于 softmax 对比损失InfoNCE其计算效率受限于以下问题(1) 分母的全局求和softmax 的分母需要对所有负样本的指数项求和损失需要一个全局归一化因子突出显示的分母这会引入二次内存复杂性。(2) 梯度计算的依赖性softmax 的梯度依赖于所有样本的 logits导致反向传播时必须维护整个相似度矩阵。(3) 内存消耗高存储所有负样本的 logits 和中间结果如 esjesj需要大量 GPU 内存限制 batch size。SIGLIP 使用 sigmoid 二元交叉熵损失其优势在于(1) 独立计算无需全局归一化Sigmoid 对每个 logit 独立计算不需要计算所有样本的和每个样本的处理是独立的。(2) 损失函数的分解性二元交叉熵损失对每个样本单独计算仅依赖当前样本的 logit 和标签无需其他样本参与。(3) 内存友好只需存储当前样本的 logit 和标签每个图像-文本对正或负都单独评估无需维护全局归一化相似度矩阵。适合分布式训练可轻松扩展到超大规模负采样如百万级。总结CLIP使用 softmax 对比损失强调 全局最优匹配。适合小规模负样本如 batch size512但对超参数敏感。SIGLIP使用 sigmoid 二元分类损失独立判断每个样本。优势计算高效适合超大规模负采样如 1M。梯度稳定不受负样本数量影响。支持多标签如一张图对应多个描述。训练更鲁棒对超参数不敏感。
