言語情報の歪みを防ぐために、より効果的な手法として以下のアプローチが考えられます。
動的な言語クエリ生成: モデルが画像を処理する際に、言語クエリを動的に生成することで、画像に応じた詳細な言語情報を取り入れることが重要です。これにより、固定された言語特徴量ではなく、画像に適応した言語クエリを生成し、情報の歪みを軽減できます。
逐次的な言語情報の更新: 言語情報はモデルのデコーダー層が進むにつれて徐々に歪んでしまう可能性があります。この問題を解決するために、逐次的に言語情報を更新する仕組みを導入することが重要です。モデルが各層で言語情報を適切に補正し、情報の歪みを最小限に抑えることができます。
言語再構築損失の導入: 言語再構築損失を導入することで、言語情報の伝播プロセスを監視し、言語情報の歪みを直接評価できます。言語再構築損失を最小化することで、言語情報の保持と歪みの防止を促進できます。
これらの手法を組み合わせることで、言語情報の歪みを効果的に防ぐことができます。モデルの性能向上と精度向上につながる可能性があります。