预训练是一种机器学习技术，在这种技术中，模型被训练以在标注数据少或不存在的情况下自动从未标记的数据中学习。预训练可以为模型提供先验知识，使其能够在特定任务上更好地泛化
预训练过程通常分为两个阶段：无监督预训练和有监督微调。
无监督预训练：模型使用未标记的数据进行预训练。常见的方法包括自编码器、生成对抗网络和变分自编码器等。在这个阶段，模型尝试从输入数据中学习出一些潜在的有用特征。
有监督微调：在无监督预训练之后，使用有标签的数据对模型进行微调，以适应特定的任务。这个阶段的目标是进一步优化模型，使其适应特定任务的要求。
自编码器被视为一种预训练方法，因为它可以在没有标记数据的情况下进行训练，并通过学习数据的内在表示来捕捉输入数据的分布特征。