分类头（Classifier Head）概念概述
分类头是神经网络模型中专门负责将特征表示映射为具体类别预测的最后几层结构。它通常位于整个网络的末端，在特征提取器（如卷积层、Transformer 编码层、ViT Patch Embedding 等）输出的高层特征基础上，加入若干全连接层、激活函数和归一化层，最终通过 softmax（或 sigmoid）得到每个类别的概率分布。
1. 基本组成与工作原理
| 组成部分 | 作用 |
|---|---|
| 特征池化（可选） | 如全局平均池化、全局最大池化，将空间特征压缩为固定维度向量 |
| 全连接层（Linear / Dense） | 将特征向量映射到类别数目维度的 logits，最常见的实现方式是单层线性层 |
| 激活函数 | 常用 softmax（多分类）或 sigmoid（多标签）将 logits 转换为概率 |
| 归一化/正则化（可选） | BatchNorm、Dropout 等提升训练稳定性与泛化能力 |
| 更复杂的 MLP/注意力头 | 在 RoBERTa、BART、ML‑Decoder 等模型中，分类头可能由多层感知机（MLP）或注意力机制组成，以捕获更丰富的非线性关系 |
工作流程：
2. 在不同领域的典型实现
| 领域 | 典型模型 | 分类头实现要点 |
|---|---|---|
| 自然语言处理（NLP） | BERT、RoBERTa、BART | 在 Transformer 最后一层的 [CLS]（或 cls_token）上加一个线性层，随后 softmax 进行文本分类 |
| 计算机视觉（CV） | Vision Transformer (ViT)、ResNet+FC | ViT 将 [CLS] token 送入线性层；ResNet 常在全局平均池化后接单层全连接层 |
| 目标检测/实例分割 | FCOS、Conditional Convolutions | 分类头负责预测每个像素/锚框对应的类别，通常是 C‑dimensional 的二分类器向量 |
| 多模态/视频模型 | Video Foundation Model | 分类头用于行为或事件的标签预测，如“嗅探”“行走”等，配合嵌入头、定位头共同完成多任务 |
| 注意力式分类头 | ML‑Decoder（Alibaba） | 通过查询机制在特征图上进行注意力加权，提升大类目（千级）分类的效率与精度 |
3. 常见的变体与扩展
- 多层 MLP 头：在单层线性层基础上堆叠隐藏层和激活函数，以提升非线性表达能力（如 RoBERTa、BART）。
- 注意力/查询式头：ML‑Decoder 通过查询向量对特征进行注意力加权，实现对数千类的高效分类。
- 双池化头：同时使用全局平均池化和全局最大池化，将两种统计信息拼接后再送入分类层，增强特征表达。
- 多任务头：在同一网络中并行多个分类头（主头、辅助头），用于解决类别不平衡或联合学习任务。
4. 训练与损失函数
- 交叉熵（Cross‑Entropy）：最常用的多分类损失。
- 二元交叉熵（Binary Cross‑Entropy）：用于多标签或二分类任务。
- 加权交叉熵：在类别不平衡时对少数类加大权重。
- 对比损失 / 多任务损失：在需要同时学习特征表示和分类决策时使用。
5. 小结
- 分类头是模型的决策层，负责把抽象特征转化为具体类别概率。
- 其核心通常是 线性映射 + softmax，但根据任务需求可以扩展为 多层 MLP、注意力查询、双池化等。
- 在 NLP、CV、视频、跨模态 等不同场景中，分类头的实现细节会随特征提取器的结构而变化，但基本原理保持一致。
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