关于#深度学习#的问题(语言-python)

Question

复现MedClipSAMv2时，使用官方微调后的BioMedCLIP权重，在Breast Tumor数据集上的zero-shot表现非常差，比论文给出的指标差了一大截，是文本原因还是模型权重原因还是什么其他原因？
原论文链接：https://arxiv.org/pdf/2409.19483

Answer 1

复现MedClipSAMv2使用官方微调BioMedCLIP权重，在Breast Tumor数据集上zero - shot表现远低于论文指标，可能存在以下几方面原因：

数据方面

• 数据预处理差异：官方论文可能采用了特定的数据预处理步骤，如归一化、裁剪、增强等。若复现过程中预处理方式与论文不一致，会影响模型输入数据的质量和分布，导致模型性能下降。例如，论文中可能对图像进行了特定强度的对比度增强，而复现中未进行该操作，使得模型接收到的图像特征不够清晰，影响了特征提取和分类效果。
• 数据集分布差异：虽然使用的是同一数据集名称，但实际的数据集版本、划分方式或样本构成可能存在差异。如果复现使用的数据集在样本分布上与论文所用数据集不同，例如某些类别的样本比例失衡，会导致模型在训练和推理时对不同类别的学习和判断出现偏差，进而影响zero - shot表现。

模型方面

• 模型配置差异：复现过程中可能在模型的一些超参数设置、网络结构细节上与论文存在差异。例如，学习率、批次大小、训练轮数等超参数的不同，可能会使模型收敛情况不同；网络结构中某些层的参数、激活函数的选择等不一致，也会影响模型的特征表达能力和性能。
• 权重加载问题：在加载官方微调后的BioMedCLIP权重时，可能出现权重加载不完全、加载错误等情况。例如，权重文件损坏、加载路径设置错误等，导致模型没有正确使用到经过微调的有效权重，从而影响模型在Breast Tumor数据集上的表现。

环境方面

• 计算资源差异：论文的实验可能是在特定的计算资源环境下进行的，如使用了特定型号的GPU、多GPU并行计算等。复现过程中若计算资源不足，如使用的GPU显存较小、计算能力较弱，可能会导致模型训练和推理过程中出现内存溢出、计算速度过慢等问题，影响模型的正常运行和性能表现。
• 软件版本差异：复现所使用的深度学习框架版本、相关库的版本等可能与论文实验环境不一致。不同版本的软件在实现细节、优化算法等方面可能存在差异，这些差异可能会对模型的训练和推理结果产生影响。

代码实现方面

• 代码逻辑错误：复现过程中的代码实现可能存在逻辑错误，如数据加载、模型推理等环节的代码编写有误。例如，在数据加载时没有正确处理图像的通道顺序、标签的对应关系等，会导致模型输入和输出的错误，影响最终的性能指标。