chainercv, faster R-CNNでクラス数を変更し，再度学習したい

前提・実現したいこと

タイトル，質問の内容ともに説明が不十分だったので修正しました．

一度学習した物体検出モデルのクラス数変更のため，学習済みモデルを元に再度学習を行いたい．
pretrained_modelに'imagenet'を設定した場合には最終層の重みはコピーされないのに対し，
セーブしたnpzファイルをロードするとすべての重みをコピーしようとするため，エラーが生じるのだと思います．
コピーできる重みだけをコピーするにはどうすればよいでしょうか．

発生している問題・エラーメッセージ

Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 1, in <module>
  File "C:\Users\UserName\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\chainer\lib\site-packages\chainercv\links\model\faster_rcnn\faster_rcnn_vgg.py", line 141, in __init__
    chainer.serializers.load_npz(path, self)
  File "C:\Users\UserName\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\chainer\lib\site-packages\chainer\serializers\npz.py", line 243, in load_npz
    d.load(obj)
  File "C:\Users\UserName\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\chainer\lib\site-packages\chainer\serializer.py", line 83, in load
    obj.serialize(self)
  File "C:\Users\UserName\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\chainer\lib\site-packages\chainer\link.py", line 1026, in serialize
    d[name].serialize(serializer[name])
  File "C:\Users\UserName\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\chainer\lib\site-packages\chainer\link.py", line 1026, in serialize
    d[name].serialize(serializer[name])
  File "C:\Users\UserName\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\chainer\lib\site-packages\chainer\link.py", line 657, in serialize
    data = serializer(name, param.data)  # type: types.NdArray
  File "C:\Users\UserName\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\chainer\lib\site-packages\chainer\serializers\npz.py", line 185, in __call__
    numpy.copyto(value, dataset)
  File "<__array_function__ internals>", line 6, in copyto
ValueError: could not broadcast input array from shape (101) into shape (102)

該当のソースコード

python
1import chainer
2import chainercv
3
4model = chainercv.links.FasterRCNNVGG16(n_fg_class=100)
5train_chain = chainercv.links.model.faster_rcnn.FasterRCNNTrainChain(model)
6
7''''
8trainの処理をしたとする
9'''
10
11chainer.serializers.save_npz('tmp.npz', train_chain.faster_rcnn)
12
13# 検出したい物体が増えたので，上記のモデルを元に再度学習したい
14model = chainercv.links.FasterRCNNVGG16(n_fg_class=101, pretrained_model='tmp.npz')
15train_chain = chainercv.links.model.faster_rcnn.FasterRCNNTrainChain(model)
16
17''''
18再度trainする
19'''
20
21