零基础入门cv之模型集成

一、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，如果硬件设备不允许建议选取留出法，如果需要追求精度可以使用交叉验证的方法。 下面假设构建了10折交叉验证，训练得到10个CNN模型。 那么在10个CNN模型可以使用如下方

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