使用预先训练好的权重进行训练

是指在机器学习和深度学习领域中，利用已经在大规模数据集上进行训练得到的模型权重参数，作为初始参数来加速模型的训练过程。

这种方法的优势在于可以避免从头开始训练模型所需的大量时间和计算资源。通过使用预训练好的权重，可以利用已经学习到的特征和模式，使模型更快地收敛和学习新的任务。

应用场景：

1. 图像识别：在计算机视觉领域，使用预训练好的权重可以加速图像分类、目标检测和图像分割等任务的训练过程。
2. 自然语言处理：在自然语言处理领域，使用预训练好的权重可以用于文本分类、命名实体识别、情感分析和机器翻译等任务的训练。
3. 语音识别：在语音识别领域，使用预训练好的权重可以用于语音识别、语音合成和语音情感分析等任务的训练。

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