随着预训练视觉模型的兴起，目前流行的视觉微调方法是完全微调。由于微调只专注于拟合下游训练集，因此存在知识遗忘的问题。论文提出了基于权值回滚的微调方法OLOR（OnestepLearning,OnestepReview），把权值回滚项合并到优化器的权值更新项中。这保证了上下游模型权值范围的一致性，有