本文介绍了一种新颖的正则化方法Proxy-FDA，旨在解决基础模型在微调过程中出现的概念遗忘问题。该方法通过特征分布对齐，保留特征空间中的结构知识，显著减少微调中的遗忘现象。实验结果表明，Proxy-FDA在图像分类和字幕生成等任务中表现优异。