[LAB 12 · CLIP延伸:缓存与检索(近似索引选读)](/course/notebooks/921eeaf784284ce19568c6ca7619b55a.html) # 6 · 做一个有意义的改变,并解释它改变了哪层 [独立阅读](/course/notebook-blocks/00d45a521ea24f3894d71b0c128448a3.html) 并入相关学习路径 同一CLIP缓存、exact/IVF搜索、延迟/扫描量、区域交互基线 ## 6 · 做一个有意义的改变,并解释它改变了哪层 先把 `nprobe=1` 改成2,固定向量、查询、真值和K,记录漏掉的具体图片ID如何变化。这只改变搜索近似程度;模型表示没有改善。再把K改为1,重新计算 Hit@1 和 top-1 overlap,不得把不同K的数直接拼在同一结论里。若改变聚类seed,先记录簇大小和对应遗漏;单次成功不等于所有划分都成功。 若想把第二条猫查询换成另一个同义模板,必须重算该文本编码,而不是在旧查询ID下改文字标题。默认缓存播放明确拒绝冒充新模型输出;在材料包副本中只修改 `assets/manifest.json` 的 `queries[1].text`,保留cat相关性定义,随后执行 `python run_clip_retrieval.py --encode`,才会为新文字生成真实特征和新的缓存身份。若改成“谁在左边”,需要另选同场多对象输入并定义坐标真值,不能沿用单对象类别标签;对应输入和反例已在LAB04。保留已验证的包,新实验应在一个副本目录执行,以便比较输入hash。 最后回到任务:caption 需生成新句子,检索只能返回已经入库的候选;VQA要针对问题产生答案,grounding要交付可检验区域。检索用一个独立向量换来便于缓存和索引的结构,同时未承诺词级关系、坐标或完整生成。这一取舍通过当前真实关系反例和区域加权例可亲自检验。 **保存自己的运行:**执行下面单元会在新UTC时间目录写检索结果、实际计时、环境和脚本hash;默认只复用真实CLIP缓存。`verified/` 保留2026-09-22 完整编码基准,`legacy/` 保留旧实验,互不改日期。