JEPA模型训练中损失函数异常波动现象分析

现象描述

在使用JEPA(V-JEPA)模型进行自监督视频学习时，研究人员观察到一个值得关注的现象：训练初期损失函数正常下降，但在达到某个最小值后开始显著上升。这一现象在多个训练会话中持续出现，即使调整了不同的超参数配置也无法避免。

典型训练曲线特征

从实际训练曲线中可以观察到两个关键特征：

1. JEPA损失：初期呈现下降趋势，但在达到最低点后开始反弹上升
2. 正则化损失：持续优化下降，与JEPA损失形成鲜明对比

这种看似矛盾的现象表明模型仍在学习有效特征，尽管主损失指标显示异常。

可能原因分析

1. 学习率配置问题

经验表明，JEPA模型对学习率设置较为敏感。当学习率不足时，模型可能无法突破局部最优，导致损失函数在初期下降后停滞甚至反弹。有研究人员发现，适当提高学习率(如1e-3级别)有助于模型克服这一瓶颈。

2. 数据特性影响

视频数据具有独特的时空特性，可能导致模型在特征学习过程中遇到特殊挑战：

• 时间连续性带来的梯度传播问题
• 空间-时间特征的耦合效应
• 视频内容复杂度过高或过低

3. 损失函数设计特性

JEPA框架的损失函数设计可能导致这种看似反常的现象：

• 主损失与正则化损失之间的平衡关系
• 特征预测任务的内在难度变化
• 掩码策略对训练动态的影响

解决方案与建议

1. 学习率调整策略

建议采用以下学习率配置方案：

• 初始阶段使用较高学习率(1e-3量级)
• 采用渐进式学习率衰减策略
• 配合适当的热身期(warmup)

2. 训练监控方法

不应仅依赖单一损失指标评估训练效果：

• 同时监控多个损失分量
• 定期进行下游任务验证
• 观察特征空间分布变化

3. 模型架构调整

可尝试以下架构修改：

• 调整预测器深度和嵌入维度
• 修改掩码策略参数
• 优化正则化系数

经验总结

这种现象在自监督学习框架中并不罕见，类似行为在BYOL等其他自监督模型中也曾被观察到。它反映了自监督学习中损失函数与模型实际学习效果之间可能存在的非直观关系。研究人员应当：

1. 全面评估模型表现，不局限于单一指标
2. 理解不同损失分量的实际含义
3. 根据下游任务效果而非单纯损失值判断模型质量

通过系统性的分析和调整，可以有效应对JEPA模型训练中的这一特殊现象，获得理想的训练效果。