#Vortraining

Im Deep Learning bezieht sich dies auf das Training eines Modells mit einer großen Menge allgemeiner Daten (z.B. gesamte Textkorpora, große Bilddatensätze), bevor es für eine spezifische Aufgabe spezialisiert wird. Dadurch erwirbt das Modell allgemeines Wissen und Merkmale, was die Effizienz des anschließenden „Fine-Tunings“ verbessert. Dies ist mit der Phase des Erwerbs vorhandenen Wissens im „metaphysischen Lernen“ verbunden.