微调HuggingFace ViTPose时训练与验证损失无下降的问题求助

大家好，我最近在基于HuggingFace的ViTPose模型做微调，目标是把原本针对人类17个关键点的姿态估计模型改成适配狗狗24个关键点的版本，但遇到了训练瓶颈——梯度流极其微弱，损失基本没变化，想请教大家有没有解决思路。

先和大家说下我的核心训练逻辑和遇到的第一个小问题：

• 我在模型前向传播时传入labels属性，结果模型返回了"Training not enabled"的提示，这让我有点困惑
• 我的损失计算思路是：模型输出热图后，用一个可微分的后处理流程（近似官方ViTPose的后处理逻辑）通过软argmax把热图转换成图像空间的关键点预测，然后和真实关键点计算MSE损失。之所以没直接用热图和热图做损失对比，是担心把关键点转成热图时，加上图像处理器的归一化操作会导致尺度偏移，所以才选了关键点层面的MSE。

为了推进训练，我已经尝试了这些操作：

• 修改了模型的热图头，把输出维度从17（人类关键点）改成24（狗狗关键点）
• 在层归一化之后、热图头之前加了一个简单的Adapter网络
• 逐步解冻backbone的部分层，避免一下子全解冻导致过拟合或梯度爆炸
• 同时用归一化和未归一化的关键点计算损失，想看看哪种方式更有效
• 加入了梯度裁剪，防止梯度消失/爆炸
• 反复调整了学习率，从1e-5到1e-3都试过
• 后处理特意用了可微分版本的官方ViTPose后处理逻辑，确保梯度能正常回传

但现在的核心问题是：热图头、Adapter甚至更深的编码器层的梯度流都非常非常微弱，导致损失基本没变化，训练完全没进展。

我把相关的代码逻辑整理在了notebook里，想和大家讨论下我的思路有没有问题，或者有没有什么我没注意到的点可以优化？

内容来源于stack exchange