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如果权重保留过多，模型可能无法充分适应目🔍标域的搜索特征；如果调❤️整幅度过大，则容易遗忘预训练中积累的通用知识

提升模型泛化能力的实用技巧 模型泛化能力决定了迁移学习👍后的模型在面对未见过的搜索查询▶️或网页内容时的表现

常见陷阱与调优建议

具体实践中，常见的权💯重分配方法包括： 分层冻结与微调 ：先冻结预训练模型的大部分底层参数，只训练顶▶️层分类器或输出层；随着训练轮次增加，逐步解冻更多层，并赋予较低的学习率

任务特定注意力权重 ：在模型中☀️加入注意力机制，使网络能够🔮自动学习哪些预训练特征对百度搜索优化更为重要，从而动态调整权重分配

多任务学习 ：将百度SEO的优化目标与一个或多个相关辅助任务（如文本分类、💯关键词抽取、查询意图预测）联合训练