PaddleClas多标签分类模型训练问题分析与解决

问题背景

在使用PaddleClas框架进行多标签分类模型训练时，开发者遇到了一个典型的技术问题：当使用PP-HGNetV2-B4_ML.yaml配置文件训练mlcls_nus_examples数据集时，模型性能指标MultiLabelMAP始终维持在0.1左右的低水平，且最终模型对所有输入图像都产生几乎相同的预测结果，无法正确分类。

现象描述

具体表现为：

1. 训练过程中MultiLabelMAP指标停滞在0.1左右，无明显提升
2. 训练损失值(MultiLabelAsymmetricLoss)波动较大，但未收敛
3. 最终模型在推理时对所有输入图像产生相似的预测结果
4. 相同数据集使用CLIP_vit_base_patch16_448_ML模型训练则表现正常

技术分析

可能原因

1. 模型架构适配问题：PP-HGNetV2-B4可能未针对多标签分类任务进行充分优化
2. 损失函数选择：MultiLabelAsymmetricLoss可能不适合当前数据集特性
3. 学习率配置不当：可能导致模型参数无法有效更新
4. 数据预处理不一致：输入数据格式或归一化方式可能存在问题
5. 类别不平衡：数据集中某些类别样本过少导致模型难以学习

解决方案

1. 模型结构调整：

   • 检查输出层设计，确保适合多标签分类
   • 验证特征提取部分的适应性

2. 损失函数优化：

   • 尝试其他多标签损失函数如MultiLabelSoftMarginLoss
   • 调整损失函数参数，如类别权重

3. 训练策略调整：

   • 采用更合理的学习率调度策略
   • 增加训练轮次
   • 尝试不同的优化器

4. 数据增强：

   • 应用更适合多标签任务的数据增强方法
   • 检查标签处理流程是否正确

验证与测试

开发者已确认CLIP_vit_base_patch16_448_ML模型在相同数据集上表现正常，这排除了数据集本身的问题。建议进行以下验证：

1. 对比两个模型的配置文件差异
2. 检查PP-HGNetV2-B4的特征提取能力
3. 验证模型输出层的激活函数选择

结论

该问题已被PaddleClas团队确认并复现，属于框架层面的技术问题。开发者可以暂时采用表现正常的CLIP_vit_base_patch16_448_ML模型作为替代方案，等待官方修复。对于需要立即使用PP-HGNetV2架构的情况，建议尝试调整模型配置或训练策略，可能需要进行更深入的模型调优工作。