型别等级训练和初始训练的区别

初始训练是指在训练模型之前，使用一个预先训练好的模型或随机初始化的模型，对数据集进行训练，以便模型能够学习数据集中的特征和模式。相对而言，型别等级训练则是指将已经训练好的模型应用于一个新的任务或数据集中，从而加快和优化模型的学习过程。在这种情况下，已经训练好的模型通常是通过先前的初始训练获得的，因此型别等级训练可以看作是在之前的训练基础上进行的进一步训练。通过利用预先训练好的模型所学习到的特征和模式，型别等级训练可以大大提高训练效率、降低模型过拟合的风险，并提高模型的性能。