集成学习方法(未完待续)
1. 集成学习 简单说，就是通过适当的方式集成许多“个体”模型所得到的最终模型要比单独的“单独模型”的性能更优
2. 深度学习中的集成方法
2.1 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
2.2TTA
【集成学习方法(未完待续)】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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