零基础入门语义分割-Task6 分割模型模型集成

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个语义分割模型。

那么在10个CNN模型可以使用如下方式进行集成：

• 对预测的结果的概率值进行平均，然后解码为具体字符；
• 对预测的字符进行投票，得到最终字符；

二、深度学习中的集成学习

1.Dropout

略

2.TTA

测试集数据扩增（Test Time Augmentation，简称TTA）也是常用的集成学习技巧，数据扩增不仅可以在训练时候用，而且可以同样在预测时候进行数据扩增，对同一个样本预测三次，然后对三次结果进行平均。

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