預(yù)訓(xùn)練(Pre-training)是指在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進行無監(jiān)督學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)到一些通用的特征或知識，并將這些特征或知識遷移到其他任務(wù)上，用于增強模型的泛化能力和表現(xiàn)。預(yù)訓(xùn)練技術(shù)在自然語言處理、計算機視覺等L域中得到了廣泛應(yīng)用，并且在很多任務(wù)上取得了非常好的效果。

在自然語言處理L域，預(yù)訓(xùn)練通常指在大規(guī)模的語料庫上進行無監(jiān)督學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)到一些通用的語言知識，例如單詞的詞向量表示、句子的語義表示等等。這些預(yù)訓(xùn)練模型通�；�于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，例如遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)、長短時記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)等，通過對大規(guī)模數(shù)據(jù)集進行預(yù)訓(xùn)練，可以得到一個通用的特征表示，然后可以將這些特征遷移到其他任務(wù)上，例如文本分類、命名實體識別、機器翻譯等任務(wù)。

在計算機視覺L域，預(yù)訓(xùn)練通常指在大規(guī)模的圖像數(shù)據(jù)集上進行無監(jiān)督學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)到一些通用的特征表示，例如圖像的紋理、邊緣、顏色等等。這些預(yù)訓(xùn)練模型通�；�于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),例如AlexNet、VGG、ResNet等，通過對大規(guī)模數(shù)據(jù)集進行預(yù)訓(xùn)練，可以得到一個通用的特征表示，然后可以將這些特征遷移到其他任務(wù)上，例如圖像分類、目標(biāo)檢測、圖像分割等任務(wù)。

總之，預(yù)訓(xùn)練是一種在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進行無監(jiān)督學(xué)習(xí)的技術(shù)，通過學(xué)習(xí)通用的特征或知識，可以增強模型的泛化能力和表現(xiàn)，并在自然語言處理、計算機視覺等L域中取得了廣泛應(yīng)用。