预训练模型：理解深度学习的基础

预训练模型是指在大规模数据集上进行训练的模型，通常是基于深度学习的神经网络模型。这些模型通常使用无监督学习方法进行训练，例如自编码器、变分自编码器、对抗生成网络等，以学习数据的特征表示。预训练模型可以提供良好的特征提取器，使得在小规模数据集上进行微调时可以获得更好的性能。预训练模型还可以作为其他任务的基础模型，例如自然语言处理、计算机视觉等领域的任务。