深度学习 模型融合/模型集成 model ensemble

最新推荐文章于 2025-04-18 21:19:24 发布
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#深度学习

本文探讨了集成学习中数据差异、模型选择等因素如何影响结果，深入解析bagging（如随机森林）和boosting（如梯度提升树）的原理，并介绍了stacking和blending两种不那么主流的方法。

将多个个体学习器按一定策略结合成一个学习器（集成）

影响因素

在这里插入图片描述

数据差异

不同输入大小训练

特征差异

不同的模型，提取有差异性的特征

四种思想：

主流
bagging（代表：随机森林 RF）：多个模型的结果进行投票亦或求取均值作为最终的输出
boosting（提升。代表：梯度提升树 GB）
不太主流
stacking（堆叠）
blending (混合)

puspos
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Deep Model（深度学习模型）的模型融合
ZJQ的博客
09-14 94
对Deep Model而言，模型融合是突破单一架构局限、提升质量的“通用策略”——其核心不是简单叠加模型，而是通过“多样性模型选择→适配性融合方式→动态优化策略”的组合，实现“1+1>2”的效果。在实际应用中，需结合任务特性（多模态/单模态、实时性/非实时性）、数据情况（数据量、分布）和工程成本，选择最优的融合路径，才能最大化模型的质量与落地价值。
深度学习技巧应用4-模型融合：投票法、加权平均法、集成模型法
微学AI的博客
03-09 7002
为了得到集成模型的预测结果，你可以采用堆叠法，即把三个模型的预测结果作为输入特征，再训练一个新的模型进行预测。你可以根据每一个模型的表现，为它们分配一定的权重，然后根据这些权重，对它们输出的结果进行加权平均，从而得到更加精确的预测结果。深度学习中的模型融合技术，也叫做集成学习，是指同时使用多个模型来进行预测或分类，将它们的结果结合起来，从而获得更准确、更鲁棒的结果。在深度学习中，常常会使用不同类型的模型，如 CNN、 RNN 、 LSTM 等，将它们进行集成，综合利用不同模型的优点，进一步提高系统的性能。
[深度学习] 模型集成方法
四月晴
05-16 8989
模型集成方法 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。这类算法通常在实践中会取得比单个学习器更好的预测结果。 数据层面的集成方法 在训练阶段的数据扩充在测试阶段仍然使用。 诸如图像多尺度， 随机扣取等。以随机扣取为例， 对某张测试图片可得到n 张随机扣取图像，测试阶段只需要用训练好的深度网络模型对n张图分别做预测...
【keras】深度学习多输入模型融合
weixin_43790560的博客
06-01 1万+
最近想将多个模型训练不同特征，想看看是否能提高训练准确率，想要多模型融合，建议构建模型的方式用函数式 API的形式进行构建，即使用keras的Model() . 我的数据集形式是这样的：一行代表一个样本，每个样本有4个特征，每个特征包含6000个数据，这样就是每行有24000个数据，其中0到5999是特征一的数据，6000到11999是特征二的数据，12000到17999是特征三的数据，18000...
两个深度学习模型进行融合Concatenate
qq_44174803的博客
04-15 6238
下面是两个深度学习模型的融合代码： 具体需要哪两个模型进行融合需要自己替换成相应的模型层 model1 = Sequential() #input model1.add(Dense(32, input_shape=(NUM_FEAT1,1))) model1.add(Activation("elu")) model1.add(Dropout(0.5)) model1.add(Dense(16)) model1.add(Activation("elu")) model1.add(Dropout(0.25))
模型集成(Model Ensemble)
qq_16117931的博客
10-27 7301
模型集成(Model Ensemble) 模型集成是融合多个训练好的模型，基于某种方式实现测试数据的多模型融合，这样来使最终的结果能够“取长补短”，融合各个模型的学习能力，提高最终模型的泛化能力。近年来，model ensemble已成刷榜神器。它可以应用在图像分割、分类、检测等领域。 模型集成方法主要应用在几个模型差异性较大，相关性较小上。这样效果比较明显。 常用的model ensemble方法有：投票(voting), 平均(averaging), 堆叠(Stacking)，非交叉堆叠(Blendin
《深度学习之pytorch实战计算机视觉》第9章 多模型融合（代码可跑通）
csdn_xmj的博客
05-02 4423
多模型融合是一种“集百家之所长”的方法，非常受大众喜爱，比如在Kaggle比赛中就经常会用到各种各样的多模型融合实例。其实多模型融合的内容不仅仅局限于本章所介绍的内容，因为本章讲到的只是用于模型输出结果的融合方法，而且这些方法还在不断创新，所以我们最主要的还是要发挥自己的想象力和创造力，这样才有可能发现更多、更优的模型融合方法。
卷积神经网络的模型融合与集成学习
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
03-21 852
"卷积神经网络的模型融合与集成学习" 1.背景介绍 1.1 深度学习和卷积神经网络概述 深度学习作为机器学习的一个新的研究热点,已经取得了令人瞩目的成就。卷积神经网络(Convolutional Neural
数据挖掘模型融合：集成学习高级技巧
最新发布
AI天才研究院
04-18 1022
在数据挖掘领域，单一模型往往难以在各种复杂的数据场景下都达到理想的性能。模型融合作为集成学习的核心技术之一，旨在通过结合多个不同的模型，充分发挥各个模型的优势，从而提升整体的预测精度和泛化能力。本文的目的是深入介绍数据挖掘中模型融合的高级技巧，涵盖Bagging、Boosting、Stacking等主流方法，通过理论讲解、代码实现和实际案例分析，帮助读者全面掌握这些技术，并能够在实际项目中灵活应用。本文将按照以下结构进行组织：首先介绍核心概念与联系，让读者了解模型融合的主要方法和原理；
“集成学习”（ensemble learning）与“评估机器学习模型”（evaluating the quality of machine learning models）
AI天才研究院
09-02 1641
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深度学习模型的集成
ltochange的博客
05-25 2606
目前，了解到的深度学习模型集成的方法主要有两种： 第一：平均checkpoints 即对存储好的多个checkpoint中的参数求平均，然后重新保存。这里的多个checkpoint可以是同一份数据训练，模型收敛后存储的多个模型；也可以是不同的数据训练得到的模型。 该方法的优点是可以提高单个模型的效果，并且推理的速度和存储都不会发生变化。缺点在于待平均的模型的结构要完全一致，另外提升的效果不会很大。以pytorch为例，代码如下： # Copyright 2018 CVTE . All Rights Rese
常见深度学习模型集成方法
qq_29462849的博客
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点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达历届kaggle竞赛冠军的做法，或简单或复杂，其最后一步必然是集成学习，尽管现有的模型已经很强大了，但是集成学习往往能够起到锦上添花...
谈谈深度学习中的模型集成
AnneQiQi的博客
01-17 2843
前文已经给出了三种可提升模型性能的方法论：残差连接、正则化和深度可分离卷积。本文提出另一种强大的技术是模型集成（model ensembling）。 集成是指将一些列不同模型的预测结果汇集到一起，从而得到更好的预测结果。 集成依赖于这样的假设，即对于独立训练的不同良好模型，他们表现良好的可能是因为不同的原因：每个模型都从略有不同的角度观察数据来做出预测...
深度学习笔记（十五）—— 模型集成[Model Ensembles]
zeeq的博客
03-11 1915
  在实践中，将神经网络的性能提高几个百分点的一个可靠方法是训练多个独立的模型，并在测试时平均它们的预测。随着集成中模型数量的增加，性能通常会单调地提高（尽管回报率会逐渐减少）。此外，随着集合中模型的变化越大，改进就越显著。组建一个集成模型有几种方法： 1. Same model, different initializations   利用交叉验证法确定最优超参数，然后训练多个具有最优超参数集但随机初始化不同的模型。这种方法的问题在于，变化仅仅是由于初始化的不同引起的。 2. Top models dis
model ensemble
buziran的专栏
04-10 536
github 程序-Keras-CNN-multi-model-ensemble-with-voting import keras from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D,AveragePooling2D from ker...
model Ensemble
慕云
09-17 378
投票法(Voting) 投票法即我们常见的“少数服从多数”原则，我们可以统计在多个模型的分类结果， 哪个类别频数高，即选择哪个类别。假设有五个模型，则很难对某一数据的分类为1，1，1，2，2。则投票结果为1. 平均法(Averaging) 平均法在回归问题及含阈值调节的场景更多一些。它的主要操作是对于多个模型计算的结果求平均作为最终的结果。 model Ensemble ...
Datawhale 零基础入门CV赛事-Task5 模型集成
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05-31 483
文章目录Datawhale 零基础入门CV赛事-Task5 模型集成学习目标集成学习方法深度学习中的集成学习DropoutTTASnapshot结果后处理本章小结 Datawhale 零基础入门CV赛事-Task5 模型集成 在上一章我们学习了如何构建验证集，如何训练和验证。本章作为本次赛题学习的最后一章，将会讲解如何使用集成学习提高预测精度。 本章讲解的知识点包括：集成学习方法、深度学习中的集成学习和结果后处理思路。 学习目标 学习集成学习方法以及交叉验证情况下的模型集成 学会使用深度学习模型的集成学习
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