transformer增量学习

Transformer增量学习是指在已经训练好的Transformer模型上继续进行训练，以适应新的数据或任务。这种方法可以避免从头开始训练模型，节省时间和计算资源。

下面是一种实现Transformer增量学习的方法：

1. 加载已经训练好的Transformer模型和相应的权重。
2. 冻结模型的前几层（例如时间嵌入层和部分Transformer层），这些层通常包含通用的特征提取能力，不需要重新训练。
3. 在模型的最后一个子层之后添加一个新的回归头（输出大小根据任务而定的Dense Layer），用于适应新的任务。
4. 使用新的数据集对模型进行训练，只更新新添加的回归头的权重，保持前面的层不变。
5. 根据需要重复步骤4，以进一步微调模型。

通过这种方式，我们可以利用已经学到的知识，快速适应新的任务或数据，而无需重新训练整个模型。