预训练模型无需标签就可以从数据中学习有用的特征，而且其预训练方法多样，包括自编码器、语言模型和图像特征提取等。这些模型适用于多种通用任务，如分类、回归和语音识别等。
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在具体使用中，人们通常会选择在大型公开数据集（如ImageNet）上预训练的模型，这些模型已经经过了深度训练，可以作为新模型的起点，从而避免从头开始训练模型并节省时间和计算资源。在具体使用中，人们通常会选择在大型公开数据集（如[[ImageNet]]）上预训练的模型，这些模型已经经过了深度训练，可以作为新模型的起点，从而避免从头开始训练模型并节省时间和计算资源。
