常见的训练模式包括以下几种：
有监督学习：在这种模式下，模型从带有标签的数据集中学习。标签提供了输入和输出之间的映射关系。通过这种方式，模型可以预测新的、未见过的数据的输出。
无监督学习：与有监督学习不同，无监督学习在没有标签的数据上进行训练。它试图发现数据中的隐藏结构或模式。常见的无监督学习方法包括聚类（如K-means算法）、降维（如主成分分析PCA）等。
半监督学习：这种模式结合了有监督学习和无监督学习的特点。它使用一部分标记数据和大量未标记数据进行训练。半监督学习的目的是利用未标记数据来提高模型的性能。
强化学习：在强化学习中，智能体（agent）通过与环境的交互来学习如何做出最优决策。智能体会根据当前状态采取行动，并从环境中获得奖励或惩罚。目标是最大化累积奖励。
迁移学习：这种模式涉及将在一个任务上学到的知识应用于另一个相关任务。例如，一个在图像分类任务上训练好的模型可以被用来解决一个新的图像分类问题，尽管两个任务的标签可能不同。
生成式对抗网络（GANs）训练：这是一种特殊的深度学习训练方法，涉及两个相互竞争的神经网络：生成器和判别器。生成器的任务是创建看起来像真实数据的假数据，而判别器的任务是区分真实数据和假数据。两者相互竞争，以提高各自的能力。
自监督学习训练：这是一种特殊的无监督学习方法，其中模型使用输入数据的一部分作为标签来训练。例如，在自然语言处理中，可以使用句子中的部分单词作为标签来训练模型。
元学习（Meta-Learning）：元学习是一种高级的学习方法，旨在让模型快速适应新任务，只需很少的数据就能达到良好的性能。它涉及到学习如何有效地学习。
模型蒸馏（Model Distillation）：这是一种训练技术，其中一个大型的、预训练的模型（教师模型）的知识被转移到一个小型的、更简单的模型（学生模型）中。这有助于在保持性能的同时减少计算需求。
主动学习（Active Learning）：在这种模式下，智能体不仅从环境中学习，还会主动选择哪些数据点进行标注以改进模型。这种方法旨在提高学习效率，减少所需的标注数据量。
这些训练模式可以根据具体的应用场景和需求进行选择和组合。
