8、人工智能在解剖病理学及算法中的应用与挑战

人工智能在解剖病理学及算法中的应用与挑战

1. 集成学习的特点与应用

集成学习是一种将多个模型组合起来以提高性能的方法。然而，它存在一些局限性。例如，生成一个包含五个成员的集成模型，所需的计算资源总量是训练单个模型的五倍。由于深度神经网络的训练本身就成本高昂，这使得集成学习在实际应用中可能不太可行。若训练一个网络需要10天，大多数研究人员可能不愿意再等40天来构建一个集成模型。不过，集成模型的成员可以并行训练，若有足够的计算硬件，额外的副本可以同时进行训练。

由于集成学习所带来的性能提升较为稳定，研究人员通常会先简单比较单个分类器的性能，表现更优的分类器在集成后往往也更具优势，这样可以节省计算时间。但在创建生产系统时，使用集成学习通常是个不错的选择，因为训练时间只是一次性成本，却能提升系统的性能。

多年来，许多类型的集成学习都有了自己的名称。例如，“随机森林”通常是决策树的装袋集成。AdaBoost（自适应提升）和XGBoost（极端梯度提升）是两种常见的提升方法，通常也使用决策树作为基分类器。

2. 遗传算法的原理与应用

遗传算法（GAs）是进化计算（EC）领域的一部分，该领域从达尔文进化的生物过程中汲取灵感。在这个领域，从业者经常使用生物进化的术语来描述他们的算法，但这些术语是隐喻性的，并非字面意思。例如，“基因型”在算法中表示与生物基因型类似的部分。与所有受生物学启发的计算一样，计算模型是对实际生物过程的极大简化。

进化计算的目标是利用自然的灵感来解决复杂的计算问题。遗传算法尤其适用于进行一种搜索。在训练人工神经网络时，遗传算法通常用于寻找连接权重的合适值，实际上是误差反向传播方法的一种替代方案。