为什么在某些模型大小下需要调整--norm_last_layer的设置？ 共享头部有何影响，特别是在教学模式下？ 如何通过命令行指定--shared_head和--norm_last_layer的值？

调整`--norm_last_layer`的原因通常是出于优化效率和稳定性之间的权衡。对于较小的模型（如vit_small），可能不需要额外的归一化，因为它可能更容易收敛，而归一化可能会引入额外的复杂性和计算开销。相反，较大的模型（如vit_base）可能从归一化的正则化效果中受益，尽管可能会遇到学习率调度的挑战。

共享头部的影响主要体现在资源利用和模型表达能力上。在教学模式（比如知识蒸馏）下，共享头部可以减少模型参数，简化模型结构，使得学生模型能够直接模仿老师的输出特征。同时，这种设计也允许学生模型在处理任务时利用老师的强泛化能力。但如果学生模型本身的任务需求与老师不同，未共享的部分可能就显得不够灵活。

至于如何通过命令行指定这些参数，一般会在命令行工具的调用格式中加入相应的参数名及其对应值。例如，如果你正在使用支持上述参数的脚本或框架，你可以这样操作：

./your_script.py --shared_head <value> --shared_head_teacher <value> --norm_last_layer <value>

这里 `<value>` 应替换为你想要设置的布尔值（True 或 False）。具体的命令行语法可能会根据具体的工具或框架有所不同，所以在实际操作前，请查阅相关的文档或帮助信息。