预训练模型和深度学习模型的区别

预训练模型和深度学习模型是两个概念。

深度学习模型是一种机器学习模型，它由多个神经网络层组成，可以通过学习数据中的模式和特征来进行预测或决策。深度学习模型需要通过大量的标记数据进行训练，并且在训练过程中调整模型的权重和参数，以最小化预测误差。

而预训练模型是一种在大规模无标签数据上进行预训练的模型。预训练模型通常使用无监督学习方法，如自编码器或生成对抗网络，对数据进行学习，以提取数据的潜在特征。这样得到的模型可以用于各种下游任务，如图像分类、文本生成等。预训练模型可以通过在特定任务上进行微调来适应具体的应用场景。

总结起来，深度学习模型是通过大量标记数据进行训练得到的，而预训练模型则是在无标签数据上进行预训练得到的通用模型，可以通过微调适应不同的任务。