模型集成

集成学习（ensemble learning）是机器学习中一类学习算法，值训练多个学习器并将它们组合起来使用的方法。这类算法一般在实践中会取得比单个学习器更好的预测结果。web 基于数据的集成 在训练阶段的数据扩充在测试阶段仍然适用。 诸如图像多尺度， 随机剪裁等。以随机剪裁为例， 对某张测试图片随机剪裁可获得n 张图像，测试阶段只须要用训练好的深度网络模型对n张图分别作预测， 以后将预测的各种置

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