diff --git a/docs/zh_CN/faq_series/faq_2021_s2.md b/docs/zh_CN/faq_series/faq_2021_s2.md
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 ### Q1.6 识别模型怎么在预训练模型的基础上进行微调训练？
 
 **A**：识别模型的微调训练和分类模型的微调训练类似，识别模型可以加载商品的预训练模型],训练过程可以参考[识别模型训练](../tutorials/getting_started_retrieval.md)，后续我们也会持续细化这块的文档。
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+### Q1.7 PaddleClas和PaddleDetection区别
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+**A**：PaddleClas是一个兼主体检测、图像分类、图像检索于一体的图像识别repo，用于解决大部分图像识别问题，用户可以很方便的使用PaddleClas来解决小样本、多类别的图像识别问题。PaddleDetection提供了目标检测、关键点检测、多目标跟踪等能力，方便用户定位图像中的感兴趣的点和区域，被广泛应用于工业质检、遥感图像检测、无人巡检等项目。
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+### Q1.8 PaddleClas 2.2和PaddleClas 2.1完全兼容吗？
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+**A**：PaddleClas2.2相对PaddleClas2.1新增了metric learning模块，主体检测模块、向量检索模块。另外，也提供了商品识别、车辆识别、logo识别和动漫人物识别等4个场景应用示例。用户可以基于PaddleClas 2.2快速构建图像识别系统。在图像分类模块，二者的使用方法类似，可以参考[图像分类示例](../tutorials/getting_started.md)快速迭代和评估。新增的metric learning模块，可以参考[metric learning示例](../tutorials/getting_started_retrieval.md)。另外，新版本暂时还不支持fp16、dali训练，也暂时不支持多标签训练，这块内容将在不久后支持。