预训练模型参数对应不上

Question

自己搭建网络后，之前的预训练模型参数对应不上该怎么办，就比如我用的s-vit网络，但是我给svit网络中间加了一些其他层，预训练模型不就对应不上了，这种情况怎么解决

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

非常感谢您提出的问题。对于您的问题，这里有一些建议。

1. 确保您的网络结构与模型要求匹配：根据您的问题描述，您可以尝试将s-vit网络修改为适合您特定任务的网络结构。如果您在改动网络结构时遇到困难，请提供原始网络结构及其相关的Python代码。我会尽力帮助您了解如何进行相应的调整。

2. 尝试添加额外的层次：如果您已经实现了基础的网络结构，并且发现预训练模型中的参数与新构建的网络结构之间的映射有问题，那么可能是因为您试图对网络结构进行复杂的设计。在这种情况下，您可以考虑将网络结构简化，使其更易于理解并更好地匹配预训练模型。可以通过降低网络结构的复杂度（例如，删除一些权重或连接），或者通过改进优化算法（例如，使用学习率衰减）来实现这一点。

3. 调整预训练模型参数：如果网络结构和权重设计正确，但仍然存在映射问题，请检查您使用的预训练模型和对其进行微调的方法。确保您遵循了适当的参数初始化策略（如随机初始化、梯度下降等）。如果您选择使用自定义预训练模型，您可能需要尝试修改模型结构，以便其更好地适应您的任务需求。

4. 使用迁移学习技术：对于具有已知参数的预训练模型，可以尝试使用迁移学习技术来快速适应新的数据集。迁移学习允许我们在现有的预训练模型的基础上，仅使用一小部分神经元或权重来进行微调。这可以帮助您更快地达到预期的结果，同时减少训练时间。

5. 分析源代码：为了进一步确定问题原因，您可以分析原始的网络结构代码和与之相对应的训练代码。如果有任何明显的错误或遗漏，请务必修正它们，以保证训练过程的顺利进行。

6. 寻求外部资源：如果上述方法都无法解决问题，您还可以寻求专业的计算机科学人员的帮助。他们可能会从更深入的角度为您提供解决方案，甚至可能推荐更适合您任务的技术或框架。

请参考这些建议，并结合具体的网络结构和训练数据，寻找最合适的解决方案。祝您好运！