如果在预训练的svtr2模型上改变字典，增加到几万个字符，恢复训练， 与全新训练几万个字符，哪种效果会好？

[nissansz]

如果在预训练的svtr2模型上改变字典，增加到几万个字符，恢复训练，

与全新训练几万个字符，哪种效果会好？

[GreatV]

基于您的问题，我来分析在SVTR2模型上扩充字典的两种方案：

1. 基于预训练模型继续训练（扩充字典）：

• 优势：
  • 可以利用预训练模型已经学到的特征提取能力
  • 训练时间相对较短
  • 对于原有字符的识别能力可以保持
• 需要注意：
  • 需要调整学习率(建议使用较小的学习率)
  • 新增字符的embedding层需要合理初始化

2. 全新训练（新字典从头开始）：

• 优势：
  • 模型可以完整学习新字典的全部特征
  • 避免预训练模型可能带来的负面影响
• 劣势：
  • 训练时间较长
  • 需要更多的训练数据
  • 计算资源消耗大

建议方案：
如果您有足够的训练数据和计算资源，建议采用基于预训练模型继续训练的方式，原因是：

1. 可以保留模型已经学习到的基础特征提取能力
2. 训练效率更高
3. 对原有字符的识别准确率有保障

关键注意事项：

1. 在扩充字典后继续训练时，建议使用较小的学习率
2. 确保新增字符有足够的训练样本
3. 可以考虑采用渐进式训练策略，先固定backbone只训练新字符，再整体微调

这种方式通常能达到比较好的效果，同时也能节省训练时间和计算资源。

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