Rule-Based Reinforcement Learning for Document Image Classification with Vision Language Models

📄 arXiv: 2509.22283v1 📥 PDF

作者: Michael Jungo, Andreas Fischer

分类: cs.CV

发布日期: 2025-09-26

备注: Code available at https://github.com/jungomi/vision-finetune

期刊: Document Analysis and Recognition - ICDAR 2025 Workshops. pp. 292-309. Cham: Springer Nature Switzerland

DOI: 10.1007/978-3-032-09368-4_18

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出基于规则的强化学习方法，提升文档图像分类的泛化能力。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 文档图像分类 强化学习 视觉语言模型 泛化能力 规则奖励

📋 核心要点

  1. 文档图像分类任务中，现有方法在处理超出分布的数据时泛化能力不足。
  2. 利用基于规则的强化学习，通过可验证的奖励机制，提升模型在文档图像分类任务中的推理能力。
  3. 实验表明，强化学习方法在处理超出分布的图像、未见过的类别和不同模态数据时，具有更强的泛化能力。

📝 摘要（中文）

本文研究了基于规则的强化学习在文档图像分类任务中的应用。受到DeepSeek-R1通过简单可验证的奖励机制取得成功的启发，本文探索了强化学习在文档分析领域的潜力，特别是在增强推理能力方面。文档图像分类是文档分析中最常见的下游任务之一。研究结果表明，强化学习在处理超出分布的数据时具有更好的泛化能力。本文通过三种不同的场景验证了这一结论，包括超出分布的图像、未见过的类别以及不同的模态。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决文档图像分类任务中，模型在面对超出训练分布的数据时泛化能力不足的问题。现有方法通常依赖于大量标注数据进行训练，难以适应实际应用中复杂多变的场景，例如不同质量的图像、新的文档类别或不同的数据模态。

核心思路：本文的核心思路是利用基于规则的强化学习，通过设计简单可验证的奖励函数，引导模型学习更鲁棒的特征表示和决策策略。强化学习能够通过与环境的交互，不断优化自身的行为，从而提高模型的泛化能力。

技术框架：整体框架包含一个视觉语言模型（Vision Language Model）作为基础模型，以及一个强化学习智能体。智能体通过与环境交互，选择不同的操作（例如，对图像进行预处理、选择不同的分类器等），并根据规则获得奖励。通过不断学习，智能体能够找到最优的操作序列，从而提高文档图像分类的准确率。

关键创新：本文的关键创新在于将基于规则的强化学习应用于文档图像分类任务，并设计了简单可验证的奖励函数。这种方法能够有效地利用强化学习的探索能力，提高模型在面对未知数据时的鲁棒性。与传统的监督学习方法相比，该方法不需要大量的标注数据，并且能够更好地适应不同的数据分布。

关键设计：奖励函数的设计是关键。具体来说，奖励函数可以基于分类的准确率、置信度等指标进行设计。例如，当模型正确分类图像时，给予正向奖励；当模型错误分类图像时，给予负向奖励。此外，还可以引入一些正则化项，例如鼓励模型选择更简单的操作序列。具体的网络结构和参数设置取决于所使用的视觉语言模型。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了基于规则的强化学习在文档图像分类任务中的有效性。实验结果表明，该方法在处理超出分布的数据时，具有更好的泛化能力，尤其是在面对未见过的类别和不同模态的数据时，性能提升显著。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种文档图像处理场景，例如自动化办公、金融票据识别、法律文件分析等。通过提高文档图像分类的准确性和泛化能力，可以减少人工干预，提高工作效率，并降低错误率。未来，该方法还可以扩展到其他文档分析任务，例如文档信息抽取、文档摘要等。

📄 摘要（原文）

Rule-based reinforcement learning has been gaining popularity ever since DeepSeek-R1 has demonstrated its success through simple verifiable rewards. In the domain of document analysis, reinforcement learning is not as prevalent, even though many downstream tasks may benefit from the emerging properties of reinforcement learning, particularly the enhanced reason capabilities. We study the effects of rule-based reinforcement learning with the task of Document Image Classification which is one of the most commonly studied downstream tasks in document analysis. We find that reinforcement learning tends to have better generalisation capabilities to out-of-distritbution data, which we examine in three different scenarios, namely out-of-distribution images, unseen classes and different modalities. Our code is available at https://github.com/jungomi/vision-finetune.