30、图像字幕生成与神经机器翻译技术探索

图像字幕生成与神经机器翻译技术探索

1. 图像字幕生成模型扩展思路

在图像字幕生成模型的开发过程中，有许多可以探索的扩展思路，以下为你详细介绍：
1. 替代预训练图像模型 ：之前使用小型的16层VGG模型进行特征提取，你可以考虑探索在ImageNet数据集上表现更好的大型模型，例如Inception。
2. 缩小词汇表 ：模型开发中使用了近八千个单词的较大词汇表，其中很多单词可能是拼写错误或者在整个数据集中仅使用过一次。你可以精炼词汇表，将其大小缩小，比如缩小一半。
3. 使用预训练词向量 ：模型在训练过程中学习词向量，你可以尝试使用在训练数据集上预训练的词向量，或者在更大的文本语料库（如新闻文章或维基百科）上训练的词向量，以获得更好的性能。
4. 训练Word2Vec向量 ：使用Word2Vec在描述数据上预训练词向量，并探索在训练过程中允许和不允许微调向量的模型，然后比较它们的性能。
5. 调整模型 ：模型的配置尚未针对该问题进行调整，你可以探索替代配置，看看是否能实现更好的性能。
6. 注入架构 ：探索用于字幕生成的注入架构，并将其性能与本教程中使用的合并架构进行比较。
7. 替代框架 ：探索问题的替代框架，例如仅从照片生成整个序列。
8. 预训练语言模型 ：预训练一个用于生成描述文本的语言模型，然后将其用于字幕生成模型中，并评估其对模型训练时