Datawhale 零基礎⼊⻔CV-Task5 模型集成

俗話說，三個臭皮匠賽過諸葛亮，在機器學習、深度學習領域集中多個模型往往可以比單個模型更優。如何將優秀的模型集中起來，得到更優的模型，就是模型集成所要研究的內容。 1.機器學習的集成學習方法 在機器學習中的集成學習可以在一定程度上提高預測精度，常見的集成學習方法有Stacking，Bagging和Boosting，同時這些集成學習方法與具體驗證集劃分聯繫緊密。 由於深度學習模型一般需要較長的訓練週期

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