迁移学习中的预训练：作用、方法及优势

预训练是指在一个大规模数据集上进行训练，获得模型的权重参数，然后将这些参数用于解决另一个任务。在迁移学习中，预训练的作用是为新的任务提供一个良好的初始模型，使得模型能够更快地收敛并提高性能。

预训练可以帮助模型学习到更丰富、更通用的特征，从而更好地适应新的任务，尤其是当新的任务的数据集非常小或者与原始训练数据集不同的时候。

预训练可以通过不同的方式进行，例如基于自编码器、基于语言模型、基于图像分类等。