[LAB 14 · 图像问答：视觉条件与问题先验](/course/notebooks/11d9f74871544a77b42024a9fe06b81a.html)

# 3. 模型、损失与公平比较范围
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RGB+问题输入、question-only对照、同图换问与同问换图

## 3. 模型、损失与公平比较范围

像素分支是两层 CNN 与保留布局的全连接表示；问题分支是 12 维可学习嵌入。拼接后输出七个答案的 logits，以交叉熵 $-\log p(a\mid I,q)$ 训练。question-only 使用相同问题嵌入维度、答案空间与训练样本，但省去 CNN。两者都真正更新参数，不能把手填“red”冒充训练的语言基线。

完整模型参数更多，因此二者差距本身不是严格的等参数容量结论。我们在同一个完整模型上又做像素置零与错配，固定参数再移除正确图像条件。该消融更直接检验本次预测是否使用图像。