模型、訓練、算法這幾個概念是機器學習和深度學習的最基礎，現在看來有必要說明一下。 以下所有解釋均僅限於人工智能領域。
模型
模型是什麼？ 通常 形容AI語境下的模型一詞時，比較多的情況會類比數學領域的函數。 不過個人感覺，那樣比較容易跑偏，不如我們先姑且將它理解成是“一個程序”吧。
模型這種“程序”接受輸入，經過一系列內部處理，給出輸出——在這一點上它和 普通意義上的程序 一樣。
模型和普通程序不一樣的是：後者是人類直接編寫出來的，而前者則是經有另外一個人類編寫的訓練程序訓練出來的。
從某種意義上可以說， 模型是程序產生的程序 。
訓練程序和算法
這個訓練模型的程序（簡稱訓練程序），一般情況下是實現了某一種訓練算法，這個算法接受輸入的數據，進行某些運算，運算的結果就形成了模型。
訓練程序運行的過程就叫做訓練， 模型 是 訓練程序的輸 出，訓練的結 果 。
概念間的關係
說到這裡，我們已經涉及到了四個概念：A.普通程序；B. 模型；C. 訓練程序；和D.算法。
它們之間的關係見下圖：
普通程序、模型和訓練程序的 共性 是：接受輸入數據；內部處理輸入的數據後生成輸出數據；輸出輸出數據。
但是它們仨又有所 不同 ：
1. A（普通程序）和C（訓練程序）都是人類編寫出來的；而B（模型）則是C運行的結果（輸出）。
2. A和B對輸入輸出的處理是靜態的； 而C對輸入輸出的處理是動態的 。
靜態 vs 動態
關於 不同之處的第2點 ——“靜態處理輸入輸出”和“動態處理輸入輸出”的區別，我們需要特別解釋一下。
靜態是指：對於A（普通程序）和B（模型）而言，給它們一個特定的輸入，它們就會給出一個特定的輸出。
A和B能夠處理的數據非常多，但就算是各自接受一百萬份輸入，每份輸入對應的輸出都是既定的，並不會因為A或B之前已經處理了其他的數據而產生不同的輸出。
而 動態 則是說：C（訓練程序）在獲得不同的輸入後會輸出不同的B（模型）。
訓練、訓練數據與模型
“ 訓練程序在獲得不同的輸入數據後輸出不同的模型 ” ——這是什麼意思？
來看個例子：
我們用某個訓練程序 c0 訓練了包含2M樣本的數據集Dataset_1，生成了一個模型b1。
後來，我們又獲得了包含另外1M樣本的數據集Dataset_2。 既然又有了新數據，自然就想把Dataset_2也用於 c0 的訓練。 那麼我們可以：
方式 i）用Dataset_2從頭開始訓練，可以獲得模型b2；
或者， 方式 ii） 將b1作為預訓練模型，在它的基礎上，用Dataset_2繼續訓練，獲得模型b1’。
按照上述兩種方式，c0同樣是處理Dataset_1+ Dataset_2共3M的樣本數據，但因為具體的訓練方式（運行c0的方式）不同，輸出的結果是不同的。
方式 i）輸出的兩個模型：b1是基於2M樣本獲得的，b2是基於1M樣本獲得的。
方式 ii）輸出的兩個模型：b1基於2M樣本，而b1 ’ 則是基於3M樣本！
兩種方式中的b1是一樣的，b2和b1’ 卻差距頗大。
b 2僅具備從Dataset_2中學習到的知識；而 b 1 ’ 除了Dataset_2，還學習了Dataset_1中的知識——這一部分不是通過直接的訓練，而是通過已經訓練出來的b1間接得到的。相當於b1先學習了Dataset_1中蘊含的知識，再移交（transfer）給了b1 ’ .
順便說一下，方式 ii）又叫做 遷移學習（Transfer Learning） ，是不是有點耳熟？
造成這樣差異的原因不是數據，也不是訓練程序本身，而是訓練的方式不同。這就是訓練程序的特色啦！
訓練算法及其實現
A，B和C雖然有所不同，但基本上還是同一個層次的概念——都是程序嘛。
D和它們又有什麼關係呢？
簡單來說，D（算法）是C（訓練程序）的靈魂；或者說，D是C的原理，而D是C的具體實現。
如果你還要繼續問：什麼是原理，什麼又是實現？
原理就是從抽象層面上來講一件事情應該怎麼做，而實現則是指在現實中把這件事情做出來。
原理是策略、方法、流程；而實現是落實執行。
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