请问机器学习PAI 去finetune没有sample weight的模型会出错吗?

试一试呢，应该会报错得 ，此回答整理自钉群“【EasyRec】推荐算法交流群”

在机器学习中，样本权重（sample weight）是一个用于在训练时调整损失函数的技术。它可以用来对不同样本或不同时间步上的样本赋以不同的权值，以达到更好的模型效果。然而，对于您的问题，如果您的模型原先没有设定样本权重，直接用带有样本权重的新样本去finetune这个模型一般来说不会出错。但是，模型可能无法学习到如何利用这些新的样本权重来优化自己的性能。

具体来说，如果模型原先没有设定样本权重，那么在编译模型时需要确保添加了 sample_weight_mode='temporal' 或其他适当的模式。另外，您也可以在特征定义文件中增加一个名为 input_field 的字段，并将其值设为样本权重，以便为样本添加sample_weight。

使用带有sample weight的样本去finetune没有sample weight的模型可能会导致错误。

sample weight是样本权重，用于调整样本在训练过程中的重要性。如果一个样本在新的数据集中具有更高的权重，那么在finetuning过程中，该样本对模型的影响将会更大。然而，如果原始模型没有设计为处理带有sample weight的样本，那么在finetuning过程中可能会出现问题。

因此，在进行finetuning之前，您需要确保原始模型能够处理带有sample weight的样本。您可以通过以下步骤进行检查：

• 检查模型的输入是否支持sample weight。有些模型可能只接受固定长度的输入，而sample weight是单独提供的。
• 如果模型支持sample weight，确保您正确地传递了sample weight。在训练过程中，您需要将样本权重作为输入的一部分传递给模型。
• 如果模型不支持sample weight，您可能需要使用其他方法来处理具有不同权重的样本。例如，您可以考虑使用加权损失函数或使用其他技术来处理具有不同权重的样本。