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，提升视觉语言模型在文档图像分类任务中的泛化能力。

🎯 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. 文档图像分类任务受益于强化学习的推理能力，但现有方法在泛化性方面存在不足。
  2. 论文提出基于规则的强化学习方法，通过可验证的奖励信号引导模型学习，提升泛化能力。
  3. 实验表明，该方法在超出分布的数据集上表现出更好的泛化能力，包括未见过的类别和不同模态的数据。

📝 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，该任务是文档分析中最常见的下游任务之一。受到DeepSeek-R1通过简单可验证的奖励获得成功的启发，本文探索了强化学习在文档分析领域的潜力，尤其是在增强推理能力方面。研究发现，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发现，包括超出分布的图像、未见过的类别以及不同的模态。代码已开源。

🔬 方法详解

问题定义：文档图像分类是文档分析中的核心任务，但现有方法在面对超出训练分布的数据时，泛化能力往往不足。例如，模型可能难以处理风格迥异的图像、识别未见过的文档类别，或者适应不同模态的输入。这些问题限制了模型在实际应用中的可靠性。

核心思路：本文的核心思路是利用基于规则的强化学习，引导模型学习更鲁棒的特征表示和决策策略。通过精心设计的奖励函数，鼓励模型关注文档的关键信息，并做出正确的分类决策。这种方法旨在提高模型对未见数据的适应能力，从而提升泛化性能。

技术框架：整体框架包含一个视觉语言模型作为智能体，以及一个强化学习环境。智能体接收文档图像作为输入，输出分类决策。环境根据智能体的决策，给予基于规则的奖励信号。强化学习算法（具体算法未知）用于优化智能体的策略，使其能够最大化累积奖励。

关键创新：关键创新在于将基于规则的奖励机制引入到文档图像分类的强化学习框架中。与传统的监督学习方法不同，该方法不需要大量的标注数据，而是通过规则来引导模型学习。这种方法有望提高模型在数据稀缺场景下的性能，并增强模型的解释性。

关键设计：具体的奖励函数设计是关键。奖励函数需要能够准确地反映分类的正确性，并鼓励模型关注重要的视觉和文本特征。具体的视觉语言模型架构、强化学习算法以及超参数设置未知，但这些细节都会影响最终的性能。

📊 实验亮点

论文重点强调了强化学习方法在超出分布数据上的泛化能力提升。通过在三种不同场景下的实验，包括超出分布的图像、未见过的类别和不同的模态，验证了该方法的有效性。具体的性能数据和提升幅度未知，但论文明确指出强化学习方法优于传统的监督学习方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动化文档处理、智能办公、金融风控等领域。例如，可以用于自动识别发票、合同、身份证等文档类型，提高工作效率。此外，该方法还可以用于检测伪造文档，提升安全性。未来，该方法有望扩展到更复杂的文档分析任务，如文档摘要、信息抽取等。

📄 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.