所谓
预训练，其实就是已经提前训练好的模型。比如，你需要搭建一个网络模型来完成一个特定的图像分类的任务。首先，你需要随机初始化参数，然后开始训练网络，不断调整直到网络的损失越来越小。在训练的过程中，一开始初始化的参数会不断变化。当你觉得结果很满意的时候，你就可以将训练模型的参数保存下来，以便训练好的模型可以在下次执行类似任务时获得较好的结果。这个过程就是 pre-training。
之后，你又接收到一个类似的图像分类的任务。这时候，你可以直接使用之前保存下来的模型的参数来作为这一任务的初始化参数，然后在训练.
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