01 集成学习总结

文章目录 1 数据层面的集成 1.1 测试阶段数据扩充 1.2 “简单集成”法 2 模型层面的集成 2.1 单模型集成 2.1.1 多层特征融合 2.1.2 网络“快照”集成法 2.2 多模型集成 2.2.1 多模型生成策略 1) 同一模型不同初始化 2) 同一模型不同训练轮数 3) 不同损失函数 4) 不同网络结构 2.2.2 多模型集成方法 1) 直接平均法 2) 加权平均法 3) 投票法 4

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