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为了实现这一点，CLIP通过图像编码器和文本编码器的联合训练建立了一个多模态嵌入空间。CLIP的损失函数旨在最大化批处理中N个真实配对的图像和文本嵌入之间的余弦相似性，同时最小化N然后是huggingface团队在CLIPModel中的损失函数实现（详见参考资料2）：image_embeds=vision_outputs[1]

Clip损失函数是一种常用的神经网络损失函数，用于解决梯度爆炸和梯度消失的问题。它的主要思想是在梯度更新时对梯度进行裁剪，限制梯度更新的幅度，以防止梯度值过大或过小。Cl首先就是损失函数的修改，除了之前提到的全局CLIP损失，第二个损失函数用来保留多样性和防止图像崩溃。一个图像对包含两个图像，一个由参考生成器生成，另一个由修改的可训练的生成器使

≥＾≤ 损失函数度量的是预测值与真实值之间的差异.损失函数通常写做L(y_,y).y_代表了预测值，y代表了真实值. 目标函数可以看做是优化目标，优化模型的最后目标就是使得这个目标函数最大或者CLIP损失函数的理解参考资料：[一个写的相当好的教程] [CLIP huggingface源码：CLIPModel] [CLIP huggingface训练例程] 这篇文章首先展示CLIP损失函数的两种底

CLIP模型旨在预测一个batch中N×N个潜在(img,text)配对具体哪些是实际匹配的。为了实现这一点，CLIP通过图像编码器和文本编码器的联合训练建立了一个多模态嵌入空间。CLIP的损失函数CLIP 损失函数解释。importtorchimportnumpyasnpfromtorchimportnnn,d_i,d_t=10,256,256torch.manual_seed(0)I_e=torch.rand(n,d_i)T_e=torch.rand(n,d_t)logits=I_e@T_e.T# contr

≥ω≤ 与CLIP不同的是，CLIP的预训练分类任务文本和图片是一一对应，而这里一个batch中，可能会出现多个label文本和同一个视频匹配，一个label文本也可能会和多个视频匹这篇文章首先展示CLIP损失函数的两种底层实现代码，然后聊一聊自己的理解。说实话念硕士的时候没有接触过CLIP这个东西，来实习之后发现这个多模态的模型使用非