天池-街景字符編碼識別-模型集成

文章目錄 集成學習方法介紹 深度學習中的集成學習 Dropout TTA Snapshot 結果後處理 集成學習方法介紹 在機器學習中的集成學習能夠在必定程度上提升預測精度，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。 因爲深度學習模型通常須要較長的訓練週期，若是硬件設備不容許建議選取留出法，若是須要追求精度可使用交叉驗證的

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