在深度學習中，對預訓練模型進行 fine-tuning 可能會引發一種稱為 "Representation Collapse" 的現象。Representation Collapse 指的是模型在 fine-tuning 過程中失去了原始預訓練模型所具有的多樣性和豐富性的特征表示，導致最終模型的表示能力受到限制，無法充分適應新的任務或數據。

這個現象主要發生在以下情況：

1. 任務差異較大： 如果預訓練模型是在一個與 fine-tuning 任務相差較大的領域中訓練的，那么 fine-tuning 過程中可能會導致模型丟失原有知識而無法適應新任務。

2. 數據不足： 如果 fine-tuning 階段的數據量較小，或者數據分布與預訓練數據差異較大，模型可能會過度依賴于少量的新數據，而無法充分挖掘原有模型的豐富信息。

3. 過于激進的學習率： 在 fine-tuning 過程中，使用過大的學習率可能導致模型權重更新過于激烈，從而破壞原有的表示結構，使其失去對多樣性特征的捕捉能力。

為了避免 Representation Collapse，可以考慮以下方法：

1. 漸進的 fine-tuning： 逐漸調整學習率，確保模型在 fine-tuning 過程中平穩地適應新任務，防止權重更新過于激進。

2. 合理選擇預訓練模型： 選擇與目標任務相近的預訓練模型，以減小任務之間的差異。

3. 數據增強： 利用數據增強技術增加 fine-tuning 階段的數據多樣性，有助于模型更好地適應新任務。

4. 特征蒸餾： 使用特征蒸餾等技術，引導模型保留預訓練時學到的有用特征。