Lecture 03 学习讲义
正文
工具
按问题查找
Lecture 03预处理和两条编码支路到底做了什么?

预处理和两条编码支路到底做了什么?

独立阅读

主线阅读与优先实验

真实CLIP输入/权重/分数、候选改动、四条件规则与独立关系推理

预处理和两条编码支路到底做了什么?

图像先转 RGB,以 bicubic 将短边缩放至 224,再中心裁剪为 224×224,使用 checkpoint 指定的均值和标准差归一化。文本用固定 CLIPTokenizerFast 产生 token IDs、起止标记和 padding;本例短句没有超过 77-token 上限。图像批次是 [B,3,224,224],文字批次是 [Q,L],两个编码器的输出均投影为 512 维。它们随后分别除以 L2 范数;这一步之后点积才等于 cosine。

设图像、文字特征为 vi,tjv_i,t_j,归一化后的分数为 sij=vi⊤tjs_{ij}=v_i^\top t_j。候选内分布 p(j∣i,C)=exp⁡(αsij)/∑k∈Cexp⁡(αsik)p(j|i,\mathcal C)=\exp(\alpha s_{ij})/\sum_{k\in\mathcal C}\exp(\alpha s_{ik}) 还需要固定模型的 α\alpha,本 checkpoint 为约 100。A→B 改变分母,A→C 改变 token 和文本特征;B→D 删除了正确答案。三种干预不能混为“模型概率变了”。

候选 softmax 既没有估计候选之外的类别,也没有做概率校准。D 的 tiger 为 0.7174,只说明它在删去 cat 后的四个选项里分数最高;不能推出照片有 71.74% 的概率是一只老虎。图搜文是固定图片对多条文字排序,文搜图是固定文字对多张图片排序;两个方向使用同一相似度矩阵的不同维度,都不生成一个新句子。caption 需要逐词条件分布和解码器,详见 LAB 13。