為了提高HyperCloning方法的魯棒性並減少訓練初期出現的catastrophic forgetting現象，可以考慮以下幾個策略：
增強正則化技術：在訓練初期引入更強的正則化技術，如Dropout或L2正則化，可以幫助模型在學習新知識的同時保留舊知識，從而減少遺忘的風險。
逐步訓練：採用逐步訓練的策略，先在小範圍內進行微調，然後再逐漸增加訓練數據的範圍和複雜度，這樣可以讓模型在學習新任務時不至於過度遺忘之前的知識。
知識蒸餾：在訓練過程中引入知識蒸餾技術，通過將小模型的知識傳遞給大模型，幫助大模型在學習新任務的同時保持對舊任務的性能。
動態調整學習率：在訓練初期使用較低的學習率，隨著訓練的進行逐漸提高學習率，這樣可以減少模型在學習新知識時對舊知識的干擾。
監控模型性能：在訓練過程中定期評估模型在舊任務上的性能，並根據需要調整訓練策略，以確保模型不會過度遺忘。
這些策略的結合可以有效提高HyperCloning方法的魯棒性，減少catastrophic forgetting現象的影響。