10、深度学习中的神经网络集成与特征提取

深度学习中的神经网络集成与特征提取

在深度学习领域，神经网络集成和特征提取是两个重要的概念。神经网络集成通过组合多个模型来提高预测的准确性和稳定性，而特征提取则是从数据中提取有用信息的关键步骤。本文将深入探讨这两个主题，包括相关的问题、方法和解决方案。

1. 神经网络集成问题与方法

1.1 集成方法的选择

如果一个样本事件（如10个粘在一起的球）很难正确分类，那么我们不可能使用Bagging或Boosting方法。这是因为这两种方法在处理复杂样本时可能无法达到理想的分类效果。

1.2 组合预测器的方法

有多种方法可以将基分类器的输出组合成一个单一的预测。例如，在处理CNN模型对标记数据集的预测时，可能会使用以下方法：
- 二元分类的多数投票
- 二元分类的加权多数投票
- 类概率的多数投票
- 加权多数类概率
- 类概率的代数加权平均
- 自适应加权多数投票以组合多个分类器

以下是一个PyTorch代码示例，用于实现一个集成：

l = []
for i,f in enumerate(filelist):
    temp = pd.read_csv(f)
    l.append(temp)
arr = np.stack(l,axis=-1)
avg_results = pd.DataFrame(arr[:,:-1,:].mean(axis=2))
avg_results['image'] = l[0]['image']
avg_results.columns = l[0]