clip损失函数

### CLIP 损失函数实现详解 CLIP（Contrastive Language–Image Pre-training）是一种用于联合训练图像和文本表示的模型。其核心目标是最小化配对的图像-文本嵌入之间的距离，同时最大化未配对样本的距离。这种机制通过对比学习的方式实现。 #### 1. 对比学习背景 对比学习的核心思想是拉近正样本对（positive pairs）的特征空间距离，而推远负样本对（negative pairs）。在CLIP中，每张图片与其对应的描述构成正样本对，其他不匹配的组合则视为负样本对[^3]。 #### 2. CLIP 的损失函数形式 CLIP 使用的是基于 softmax 的对比损失函数 (contrastive loss)，具体可以分为两部分： - **图像到文本的损失** ($L_{I\to T}$): 计算给定一张图片的情况下，它与其他所有文本描述的相关性得分，并最小化与正确文本描述的相对距离。 - **文本到图像的损失** ($L_{T\to I}$): 类似地，计算给定一段文字描述的情况下，它与其他所有图片的相关性得分，并最小化与正确图片的相对距离。 最终的整体损失为两者之和： $$ L = \frac{1}{N} \sum_i^{N}(L_{I\to T} + L_{T\to I}) $$ 其中 $ N $ 是批次大小。 #### 3. 数学表达式 假设有一批数据 $(I_1, T_1), (I_2, T_2), ..., (I_N, T_N)$ ，其中 $I$ 表示图像，$T$ 表示文本。令 $\text{sim}(I_i, T_j)$ 表示图像 $I_i$ 和文本 $T_j$ 的相似度分数，则有: $$ \text{sim}(I_i, T_j) = \frac{\exp(\text{cosine\_similarity}(f(I_i), g(T_j)) / \tau)}{\sum_k \exp(\text{cosine\_similarity}(f(I_i), g(T_k)) / \tau)} $$ 这里： - $ f() $ 和 $ g() $ 分别是对图像和文本提取特征的编码器； - $\tau$ 是温度超参数，控制分布的锐利程度； - cosine_similarity 是余弦相似度。 因此，图像到文本的损失可以写成： $$ L_{I\to T} = -\log \left( \frac{\exp(\text{cosine\_similarity}(f(I_i), g(T_i))/\tau)} {\sum_j \exp(\text{cosine\_similarity}(f(I_i), g(T_j))/\tau)} \right ) $$ 同理，文本到图像的损失为： $$ L_{T\to I} = -\log \left( \frac{\exp(\text{cosine\_similarity}(g(T_i), f(I_i))/\tau)} {\sum_j \exp(\text{cosine\_similarity}(g(T_i), f(I_j))/\tau)} \right ) $$ #### 4. PyTorch 实现代码 以下是 CLIP 损失函数的一个简单 PyTorch 实现： ```python import torch import torch.nn.functional as F def clip_loss(image_embeddings, text_embeddings, logit_scale=2.5): """ Compute the contrastive loss between image and text embeddings. Args: image_embeddings: Tensor of shape (batch_size, embedding_dim). text_embeddings: Tensor of shape (batch_size, embedding_dim). logit_scale: Scaling factor applied to logits before computing cross entropy. Returns: The total loss value. """ batch_size = image_embeddings.shape[0] # Normalize features image_embeddings = F.normalize(image_embeddings, dim=-1) text_embeddings = F.normalize(text_embeddings, dim=-1) # Cosine similarity as logits logits_per_image = logit_scale * image_embeddings @ text_embeddings.t() logits_per_text = logits_per_image.t() # Build ground truth labels ground_truth = torch.arange(batch_size, dtype=torch.long).cuda() # Calculate losses loss_img_to_txt = F.cross_entropy(logits_per_image, ground_truth) loss_txt_to_img = F.cross_entropy(logits_per_text, ground_truth) return (loss_img_to_txt + loss_txt_to_img) / 2.0 ``` 上述代码实现了完整的 CLIP 损失函数逻辑，包括两个方向上的交叉熵损失以及它们的平均值作为总损失。 --- ####