FT-Transformer

FT-Transformer是一种基于Transformer结构的神经网络模型。它在自然语言处理任务中取得了很好的效果。FT-Transformer的全称是Fine-Tuned Transformer，它是通过在预训练的Transformer模型上进行微调来实现的。

FT-Transformer的训练过程可以分为两个阶段。首先，使用大规模的语料库对Transformer模型进行预训练。预训练的目标是通过自监督学习来学习语言的表示。在预训练过程中，模型通过掩码语言模型任务和下一句预测任务来学习语言的上下文信息。

在预训练完成后，FT-Transformer进入微调阶段。微调是指在特定任务上对预训练模型进行进一步训练，以适应该任务的特定要求。在微调阶段，FT-Transformer使用有标签的数据集进行训练，并通过最小化任务特定的损失函数来优化模型参数。微调的目标是使模型能够更好地适应特定任务的特征和要求。

FT-Transformer相比于传统的MLP（多层感知机）和ResNet（残差网络）结构，在某些任务上表现更好。然而，根据引用中的描述，通过实验发现类似ResNet结构的网络在效果上明显优于FT-Transformer。这可能是由于超参数设置不当导致FT-Transformer无法超越ResNet的结果。

总结来说，FT-Transformer是一种基于Transformer结构的神经网络模型，通过预训练和微调来实现。它在自然语言处理任务中具有一定的优势，但在某些情况下可能不如其他结构的网络效果好。