零基础入门cv之模型集成

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CNN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
此外在深度学习中本身还有一些集成学习思路的做法，值得借鉴学习：
（1） Dropout
Dropout可以作为训练深度神经网络的一种技巧。在每个训练批次中，通过随机让一部分的节点停止工作。同时在预测的过程中让所有的节点都其作用。

Dropout经常出现在在先有的CNN网络中，可以有效的缓解模型过拟合的情况，也可以在预测时增加模型的精度。
（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。

（3）Snapshot
本章的开头已经提到，假设我们训练了10个CNN则可以将多个模型的预测结果进行平均。但是加入只训练了一个CNN模型，如何做模型集成呢？
在论文Snapshot Ensembles中，作者提出使用cyclical learning rate进行训练模型，并保存精度比较好的一些checkopint，最后将多个checkpoint进行模型集成。

由于在cyclical learning rate中学习率的变化有周期性变大和减少的行为，因此CNN模型很有可能在跳出局部最优进入另一个局部最优。在Snapshot论文中作者通过使用表明，此种方法可以在一定程度上提高模型精度，但需要更长的训练时间。