模型、训练、算法这几个概念是机器学习和深度学习的最基础，现在看来有必要说明一下。以下所有解释均仅限于人工智能领域。
模型
模型是什么？通常形容AI语境下的模型一词时，比较多的情况会类比数学领域的函数。不过个人感觉，那样比较容易跑偏，不如我们先姑且将它理解成是“一个程序”吧。
模型这种“程序”接受输入，经过一系列内部处理，给出输出——在这一点上它和普通意义上的程序一样。
模型和普通程序不一样的是：后者是人类直接编写出来的，而前者则是经有另外一个人类编写的训练程序训练出来的。
从某种意义上可以说，模型是程序产生的程序。
这个训练模型的程序（简称训练程序），一般情况下是实现了某一种训练算法，这个算法接受输入的数据，进行某些运算，运算的结果就形成了模型。
训练程序运行的过程就叫做训练，模型是训练程序的输出，训练的结果。
说到这里，我们已经涉及到了四个概念：A.普通程序；B.模型；C.训练程序；和D.算法。
它们之间的关系见下图：
普通程序、模型和训练程序的共性是：接受输入数据；内部处理输入的数据后生成输出数据；输出输出数据。
但是它们仨又有所不同：
1.A（普通程序）和C（训练程序）都是人类编写出来的；而B（模型）则是C运行的结果（输出）。
2.A和B对输入输出的处理是静态的；而C对输入输出的处理是动态的。
关于不同之处的第2点——“静态处理输入输出”和“动态处理输入输出”的区别，我们需要特别解释一下。
静态是指：对于A（普通程序）和B（模型）而言，给它们一个特定的输入，它们就会给出一个特定的输出。
A和B能够处理的数据非常多，但就算是各自接受一百万份输入，每份输入对应的输出都是既定的，并不会因为A或B之前已经处理了其他的数据而产生不同的输出。
而动态则是说：C（训练程序）在获得不同的输入后会输出不同的B（模型）。
训练、训练数据与模型
“训练程序在获得不同的输入数据后输出不同的模型”——这是什么意思？
来看个例子：
我们用某个训练程序c0训练了包含2M样本的数据集Dataset_1，生成了一个模型b1。
后来，我们又获得了包含另外1M样本的数据集Dataset_2。既然又有了新数据，自然就想把Dataset_2也用于c0的训练。那么我们可以：
方式i）用Dataset_2从头开始训练，可以获得模型b2；
或者，方式ii）将b1作为预训练模型，在它的基础上，用Dataset_2继续训练，获得模型b1’。
按照上述两种方式，c0同样是处理Dataset_1+Dataset_2共3M的样本数据，但因为具体的训练方式（运行c0的方式）不同，输出的结果是不同的。
方式i）输出的两个模型：b1是基于2M样本获得的，b2是基于1M样本获得的。
方式ii）输出的两个模型：b1基于2M样本，而b1’则是基于3M样本！
两种方式中的b1是一样的，b2和b1’却差距颇大。
b2仅具备从Dataset_2中学习到的知识；而b1’除了Dataset_2，还学习了Dataset_1中的知识——这一部分不是通过直接的训练，而是通过已经训练出来的b1间接得到的。相当于b1先学习了Dataset_1中蕴含的知识，再移交（transfer）给了b1’.
顺便说一下，方式ii）又叫做迁移学习（TransferLearning），是不是有点耳熟？
造成这样差异的原因不是数据，也不是训练程序本身，而是训练的方式不同。这就是训练程序的特色啦！
A，B和C虽然有所不同，但基本上还是同一个层次的概念——都是程序嘛。
D和它们又有什么关系呢？
简单来说，D（算法）是C（训练程序）的灵魂；或者说，D是C的原理，而D是C的具体实现。
如果你还要继续问：什么是原理，什么又是实现？
原理就是从抽象层面上来讲一件事情应该怎么做，而实现则是指在现实中把这件事情做出来。