#Pré-treino

Em aprendizagem profunda, isto refere-se a treinar um modelo com uma grande quantidade de dados de uso geral (por exemplo, corpora de texto completos, grandes conjuntos de dados de imagens) antes de o especializar para uma tarefa específica. Isto permite que o modelo adquira conhecimento e características gerais, aumentando a eficiência do "ajuste fino" subsequente. Isto está associado à fase de aquisição de conhecimento existente na "aprendizagem metafísica".