DataWhale-CV-task05 模型集成

模型集成 1 集成學習方法 2 深度學習中的集成學習 2.1 Dropout 2.2 TTA(Test Time Augmentation) 2.3 Snapshot 1 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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