Datawhale 零基础⼊⻔CV-Task5 模型集成

俗话说，三个臭皮匠赛过诸葛亮，在机器学习、深度学习领域集中多个模型往往可以比单个模型更优。如何将优秀的模型集中起来，得到更优的模型，就是模型集成所要研究的内容。 1.机器学习的集成学习方法 在机器学习中的集成学习可以在一定程度上提高预测精度，常见的集成学习方法有Stacking，Bagging和Boosting，同时这些集成学习方法与具体验证集划分联系紧密。 由于深度学习模型一般需要较长的训练周期

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