Datawhale CV組隊學習打卡-05

Task5 模型集成   學習目標     學習集成學習方法以及交叉驗證情況下的模型集成     學會使用深度學習模型的集成學習   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，如果硬件設備不允許建議選取留出法，如果需

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