预训练与训练：机器学习模型构建的两个关键阶段

预训练和训练是机器学习中非常重要的两个阶段。

预训练是指在训练模型之前，使用大量未标记的数据来预先训练模型，使其能够更好地理解数据的结构和模式。这种预先训练的模型通常被称为预训练模型。预训练可以使用多种技术，如自编码器、生成对抗网络等。

训练是指使用标记的数据来训练模型，使其能够更好地学习数据的特征和结构。训练通常涉及选择一个适当的模型架构、优化器和损失函数，并使用训练数据进行反向传播来更新模型参数。

预训练和训练通常是迭代进行的，即先进行预训练，然后进行训练，然后再进行微调和优化，以获得更好的模型性能。