模型ensemble

最新推荐文章于 2024-07-10 19:37:44 发布

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先上两篇写的很好的ensemble文章：

https://mlwave.com/kaggle-ensembling-guide/

https://mlwave.com/human-ensemble-learning/

ensemble 的一般性方法：

1，voting（投票）

平等投票：n个模型，每个模型投票次数为1，模型关联性越小，投票越有效；

加权投票：n个模型，效果好的可以投票次数多几次，模型关联性越小，投票越有效；

2，Averaging

对多个模型的结果做某种权重的平均，最后得到平均后的结果，权重可以想等也可以不相等；

3，Bagging,Boosting,Stacking,,,

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YOLOv5的Tricks | 【Trick2】目标检测中进行多模型推理预测（Model Ensemble）

Clichong

06-01

5583

如有错误，恳请指出。在学习yolov5代码的时候，发现experimental.py文件中有一个很亮眼的模块：Ensemble。接触过机器学习的可能了解到，机器学习的代表性算法是随机森林这种，使用多个模型来并行推理，然后归纳他们的中值或者是平均值来最为整个模型的最后预测结构，没想到的是目标检测中也可以使用，叹为观止。下面就对其进行详细介绍：集成建模是通过使用许多不同的建模算法或使用不同的训练数据集创建多个不同模型来预测结果的过程。使用集成模型的动机是减少预测的泛化误差。只要基础模型是多样且独立的，使用集成方

机器学习21：Ensemble

wcx0602的博客

06-26

1258

这部分主要介绍Ensemble的方法为什么我们需要Ensemble的方法在机器学习的有监督学习算法中，我们的目标是学习出一个稳定的且在各个方面表现都较好的模型，但实际情况往往不这么理想，有时我们只能得到多个有偏好的模型（弱监督模型，在某些方面表现的比较好）。集成学习就是组合这里的多个弱监督模型以期得到一个更好更全面的强监督模型，集成学习潜在的思想是即便某一个弱分类器得到了错误的预测，其他的弱分类器也可以将错误纠正回来。常见的Ensemble方法 Ensemble一般有下面的bagging、boosti

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ensemble（集成）

weixin_45540546的博客

11-20

1085

集成框架（framework of ensemble）集合一系列分类器： f1(x),f2(x),f3(x),...f_{1}(x),f_{2}(x),f_{3}(x),...f1(x),f2(x),f3(x),... 把这些分类器用有效的方法集合在一起 1、Bagging 当模型比较复杂，担心过拟合的时候，可以采用此方法创造出不同的数据集，然后去训练不同的模型怎么创造数据集：假设有N笔训练集，从这N笔训练集里面，抽取N‘笔数据作为新的数据集，接下来用几个不同的复杂模型对数据进行训练，产生四个

Ensemble-Pytorch:PyTorch的统一集成框架，可提高深度学习模型的性能和鲁棒性

03-27

合奏PyTorch Ensemble PyTorch是PyTorch的统一集成框架，可提高深度学习模型的性能和鲁棒性。有关详细信息，请参阅我们的。安装稳定版提供了稳定版本。您可以使用以下方法安装它： $ pip install torchensemble 最新版本要使用最新版本，您需要从源代码安装软件包： $ git clone https://github.com/xuyxu/Ensemble-Pytorch.git $ cd Ensemble-Pytorch $ pip install -r requirements.txt (Optional) $ python setup.py install 最小用法示例 from torchensemble import VotingClassifier # a classic ensemble met

模型融合的三大方法（Ensemble learning）

熊熊燃烧而玄之又玄

08-19

1051

多模型融合总结

Ensembles of Multiple Models and Architectures for Robust Brain Tumour Segmentation

zxyhhjs2017的博客

03-20

999

三个模型的代码开源，但是这个方法的整体不开源： DeepMedic：DeepMedic FCN:FCN u-net:u-net 一.摘要：问题: 一个应用于脑部肿瘤分割的任务，由于不同的神经网络有不同的性能，表现很容易受不同的网络结构和不同的数据集影响。方法：采用多个神经网络集成，这样就减少了不同网络元参数（超参）的影响，和防止对一些特定数据集的过拟合。结果...

排序模型和模型ensemble

Candylx的博客

12-06

973

通过召回的操作，我们已经大大减少了问题规模，对于每个用户，选择出了N篇文章作为了候选集，而且在前面我们也构造了一些特征，目的就是为了让机器学习的model来对其进行学习，然后对测试集进行预测，得到测试集中的每个候选集用户点击的概率，返回点击概率最大的topk个文章，作为最终的结果，所以引入了排序模型，本次选择了三个比较有代表性的排序模型，它们分别是：LGB的排序模型、LGB的分类模型、深度学习的分类模型DIN。然后用了两个简单的模型融合技术，一个是输出结果加权融合，二是Staking融合。 light

keras 预训练模型finetune,多模型ensemble，修改loss函数，调节学习率

YuMingJing_的博客

12-11

3737

keras 预训练模型finetune,多模型ensemble，修改loss函数，调节学习率加载预训练模型并finetune修改loss函数两个网络做ensemble，进行网络训练，调节learning rate 加载预训练模型并finetune 这里使用的是keras库里的MobileNet模型，预训练权重也是官方自带的，最终finetune为自己需要的分类 from keras.layers ...

一文读懂大模型协作策略：Merge、Ensemble、Cooperate！

lqfarmer的博客

07-10

1114

尽管LLMs通过ICL和指令跟随在各种任务上表现出强大的多样性，但不同的LLMs在训练语料库和模型架构上的差异导致它们在不同任务上有不同的优势和劣势，集成学习的重要性：与传统的分类任务不同，LLMs通常通过文本生成来解决各种任务，因此它们的输出更加灵活和自然。当前模型合并方法仅适用于具有相同架构和参数空间的模型，对于参数不兼容的模型，如LLaMA和QWen，当前的合并技术是无效的。观察到输出逻辑的变化反映了LLMs能力的变化，并提出了调整输出逻辑来为大型模型提供从小模型中提取的新能力的方法。

Ensemble Learning------基本的回归模型

小米不害怕的博客

03-18

521

Ensemble Learning----基本的回归模型上一次有点没说完。聚类是无监督学习的一种，比如我们常见的k-means算法，不给出因变量，对自变量的取值进行聚类。回归是监督学习的一种方法，包含的内容非常多，比较基础的是线性回归，当线性回归不能解决问题时将线性回归的每个变量增加次数，成为多项式回归，如果将每个变量变成多项式，就成为了广义可加模型（GAM）。另外决策树、SVM（支持向量机）都是回归问题的解决方法。 from sklearn import datasets boston=datase

Ensemble安装说明

10-16

ensemble cache 数据库

Ensemble-Pytorch:PyTorch 的统一集成框架，可提高深度学习模型的性能和鲁棒性

08-04

集成 PyTorch 统一集成框架，可轻松提高深度学习模型的性能和稳健性。 Ensemble-PyTorch 是一部分，需要对项目进行良好的维护。安装稳定版： pip install torchensemble 最新版本（开发中）： pip install git+https://github.com/TorchEnsemble-Community/Ensemble-Pytorch.git 例子 from torchensemble import VotingClassifier # voting is a classic ensemble strategy # Load data train_loader = DataLoader (...) test_loader = DataLoader (...) # Define the ensemble ensemble =

Ensemble

Assassintt的专栏

09-05

351

集成学习方法bagging，boosting，stacking Bagging bootstrap aggregation的简写。使用场景：model 很复杂，担心会overfit，减低variance. Bagging是有放回的抽样，并且每个自己的样本数量必须和原样本数量一致，允许子集存在重复数据使用__多数投票__、__求均值__的方式来统计最终分类结果。 ...

ensemble

qq_16236875的博客

09-02

584

输入进去的不是预测结果，而是神经网络去掉softmax的最后一层的向量或者张量值，之前都是用的投票法，或者均值法 metric leanring：是去掉softmax全连接，直接输入到ml，但是也可以用全连接的结果结合别的网络模型输入，你说的双子，都是在最后一层下手脚 focalloss,arcfaceloss，shpoere loss都是这样操作因此，Metric Learn...

【Ensemble methods】组合方法&集成方法

weixin_33946605的博客

05-08

301

　　机器学习的算法中，讨论的最多的是某种特定的算法，比如Decision Tree，KNN等，在实际工作以及kaggle竞赛中，Ensemble methods（组合方法）的效果往往是最好的，当然需要消耗的训练时间也会拉长。　　所谓Ensemble methods，就是把几种机器学习的算法组合到一起，或者把一种算法的不同参数组合到一起。　　打一个比方，单个的学习器，我们把它类比为一个独裁者...

决策树的 ensemble 方法：如何提高模型准确性

AI天才研究院

12-31

1434

1.背景介绍随着数据量的不断增加，人工智能科学家和计算机科学家面临着更加复杂的问题。为了解决这些问题，我们需要更加准确和可靠的模型。决策树是一种常用的机器学习算法，它可以用来解决分类和回归问题。然而，单个决策树模型的准确性有限，因此我们需要一种方法来提高其准确性。在这篇文章中，我们将讨论一种称为 ensemble 的方法，它可以通过组合多个决策树模型来提高模型的准确性。我们将讨论 ense...

pytorch-模型保存与加载

weixin_42518228的博客

08-22

361

模型保存/加载的四种方法 1.保存/加载状态字典(state_dict) 2.保存/加载整个模型(entire model) 3.保存/加载checkpoint信息 4.保存/加载多个模型到一个文件注：详情请参阅 pytorch 官方文档添加链接描述 """模型保存与加载方法1：保存/加载状态字典(state_dict) 该方法具有更大的灵活性，推荐使用方法2：保存/加载整个模型(entire model) 方法3：保存/加载checkpoint 该方法以字典形式存储模型信息，推荐训练过程使用

InterSystems Ensemble技术

wujinpeng0508的专栏

05-29

599

Ensemble消息传递引擎提供有保障的消息传递、基于内容的路由、高性能的消息转换以及对同步和异步交互的支持。Ensemble适配器为打包的应用程序、数据库、行业标准、协议和技术提供开箱即用的连接和数据转换，包括SQL、HL7、SOAP、HTTP、FTP、SAP、TCP、LDAP、Pipe、Telnet和Email。您的集成解决方案受益于高性能的数据处理、有保障的信息传递、中断业务流程的恢复、实时和历史数据的分析，以及我们优雅而经济的数据库镜像技术所提供的可靠性。二、Ensemble安装（windows）

使用python构建预测模型，要求如下：首先读取excel文件中样本数据（共计7项数据），其中ABCD四列作为输入数据，EFG三列为输出数据，再对样本数据进行归一化处理用于作为训练数据。随后构建第一层预测模型：使用轻量化LSTM长短期记忆网络, 克里金Kriging, 支持向量回归SVR三种机器学习方法分别对训练数据3个输出项EFG归一化后对应训练数据构建独立的预测模型LSTM.E.model、LSTM.F.model、LSTM.G.model、Kriging.E.model、Kriging.F.model、Kriging.G.model、SVR.E.model、SVR.F.model、SVR.G.model共9个预测模型。分别给出9个预测模型在均方误差，R²等不同评价标准下对模型准确性的验证结果，并将9个模型数据以.pkl格式文件独立保存。再将9个预测模型进行逆归一化，对归一化后模型在另外保存。分别将EFG三项输出各自对应的三个预测模型进行加权整合成集成预测模型：Ensemble.E.model、Ensemble.F.model、Ensemble.G.model其中：Ensemble.E.model=(W.E1)(LSTM.E.model)+(W.E2)(Kriging.E.model)+(W.E3)(SVR.E.model)；Ensemble.F.model=(W.F1)(LSTM.F.model)+(W.F2)(Kriging.F.model)+(W.F3)(SVR.F.model)；Ensemble.G.model=(W.G1)(LSTM.G.model)+(W.E2)(Kriging.G.model)+(W.G3)*(SVR.G.model)，其中W.XX为常数项权值，限制条件为：（0<W.XX<1且W.X1+W.X2+W.X3=1），以决定系数R²作为3个集成预测模型准确性的评级指标。使用PSO粒子群优化算法对W.X1、W.X2、W.X3三个权重值在取值范围内进行搜索，并以R²值趋近于1作为优化目标来确定W.X1、W.X2、W.X3三个权重值最终的数值。（以Ensemble.E.model为例，将通过3个Ensemble.E.model结果与训练数据对比验证得到Ensemble.E.R²，在权值的限制条件范围下使用PSO粒子群优化算法不断调整W.E1、W.E2、W.E3的赋值，来确定使Ensemble.E.R²的值最接近1的W.E1、W.E2、W.E3的赋值值）以上述方法分别来确定Ensemble.E.model、Ensemble.F.model、Ensemble.G.model三个集成预测模型中W.E1、W.E2、W.E3、W.F1、W.F2、W.F3、W.G1、W.G2、W.G3共9个加权的具体数值。并根据确定的加权值赋予Ensemble.E.model、Ensemble.F.model、Ensemble.G.model作为最终生成的3个集成预测模型，将最终的3个集成预测模型以.pkl格式文件独立保存。再将输出项EFG归一化后对应的训练数据与最终的集成预测模型Ensemble.E.model、Ensemble.F.model、Ensemble.G.model两者数据建立3项数据的残差项Res.E、Res.F、Res.G，再使用GA-BP神经网络分别单独学习并构建关联后的训练数据中的输入项与3项数据的残差项Res.E、Res.F、Res.G的预测模型：P_Res.E、P_Res.F、P_Res.G，，其中GA-BP神经网络通过GA遗传算法对BPNN神经网络结构参数进行调整，使P_Res.E/F/G预测模型的准确率最高。最终得出训练数据的3个预测模型为Final.E.model、Final.F.model、Final.G.model,最终预测模型定义为：Final.E/F/G.model=Ensemble.E/F/G.model+P_Res.E/F/G。将最终得出训练数据的3个预测模型为Final.E.model、Final.F.model、Final.G.model以.pkl格式文件独立保存。再将Final.E.model、Final.F.model、Final.G.model三个模型根据样本数据分别对应EFG输出项进行逆归一化处理得到Original.E.model、Original.F.model、Original.G.model也以.pkl格式文件独立保存。流程最后添加输出样本数据每组ABCD四列输入在Original.E/F/G.model预测模型中对应的预测结果。