加载训练好的二分类器，再训练两类新类，变成四分类器，并将分类器输出特征数目设置为4，四分器和二分类器共享backbone，怎么保证四分类器初始种子和二分类器一样？也就是将分类器改为四分类器，但是还没开始训练时，四分类器对二分类器的两类准确率不变，具体实现可以举个简单例子说明吗

在将二分类器改为四分类器之前，需要先保存二分类器的种子，即网络的初始参数。这个可以通过将二分类器的网络参数保存下来再加载到四分类器中实现。

接下来，需要将四分类器的输出特征数设置为4，并在训练数据集中增加两个新类别的标签。为了保证新类别的标签与原有类别的标签对应，可以在训练数据集中将原有的标签向后移动两位，空出前两个位置给新类别使用。

在训练四分类器之前，需要将四分类器的网络参数初始化为二分类器的种子，这样可以保证四分类器的初始状态与二分类器相同。具体实现可以通过将二分类器的种子加载到四分类器中实现。

最后，通过训练四分类器，使其逐渐适应新的标签和数据分布。在训练过程中，可以使用二分类器的预训练参数作为初始参数，并在训练过程中微调四分类器的网络参数，以适应新的任务。

举个例子来说，如果我们有一个二分类器用于判断一张图片是否为猫，现在需要将其扩展为四分类器，可以用于判断图片是猫、狗、老鼠还是兔子。首先，我们需要保存二分类器的种子，并将四分类器的输出特征数设置为4。然后，我们可以在训练数据集中增加两个新类别的标签，例如狗和兔子。为了保证新的标签与原有标签对应，我们可以将原有标签向后移动两位。最后，我们将二分类器的种子加载到四分类器中，并使用训练数据集对其进行微调，使其逐渐适应新的任务。在训练过程中，我们可以使用二分类器的预训练参数作为初始参数，以加速收敛。