模型融合及 python 实现 “如果你没有什么好的思路的话,那么就模型融合吧!” 『我爱机器学习』集成学习(一)模型融合与 Bagging - 细语呢喃www.hrwhisper.me 蹭蹭不进去:Kaggle 机器学习之模型融合(stacking)心得zhuanlan.zhihu.com ...
模型融合 有的时候我们手头可能有了若干个已经训练好的模型,这些模型可能是同样的结构,也可能是不同的结构,训练模型的数据可能是同一批,也可能不同。无论是出于要通过ensemble提升性能的目的,还是要设计特殊作用的网络,在用Caffe做工程时,融合都是一个常见的步骤。 比如考虑下面的场景,我们有两个模型,都是基于resnet ,分别在两拨数据上训练出来的。我们希望把这两个模型的倒数第二层拿出来,接一 ...
2017-04-09 12:38 31 7480 推荐指数:
模型融合及 python 实现 “如果你没有什么好的思路的话,那么就模型融合吧!” 『我爱机器学习』集成学习(一)模型融合与 Bagging - 细语呢喃www.hrwhisper.me 蹭蹭不进去:Kaggle 机器学习之模型融合(stacking)心得zhuanlan.zhihu.com ...
一般提升模型效果从两个大的方面入手 数据层面:数据增强、特征工程等 模型层面:调参,模型融合 模型融合:通过融合多个不同的模型,可能提升机器学习的性能。这一方法在各种机器学习比赛中广泛应用, 也是在比赛的攻坚时刻冲刺Top的关键。而融合模型往往又可以从模型结果,模型自身,样本集等不同的角度 ...
本文包括常见的模型融合方法、代码链接、进阶的思路。 1.线性加权融合方法 从算法的角度来看,则最常用的是采用加权型的混合推荐技术,即将来自不同推荐算法生成的候选结果及结果的分数,进一步进行组合(Ensemble)加权,生成最终的推荐排序结果。 具体来看,比较原始的加权型的方法 ...
在keras下实现多个模型的融合 小风风12580 2019-09-30 10:42:00 1105 收藏 7展开在网上搜过发现关于keras下的模型融合框架其实很简单,奈何网上说了一大堆,这个东西官方文档上就有,自己写了个demo: # Function:基于keras框架下实现,多个独立 ...
原文链接:https://blog.csdn.net/u014033218/article/details/88382259 1. GBDT + LR 是什么本质上GBDT+LR是一种具有stacking思想的二分类器模型,所以可以用来解决二分类问题。这个方法出自于Facebook 2014年 ...
一、Voting 模型融合其实也没有想象的那么高大上,从最简单的Voting说起,这也可以说是一种模型融合。假设对于一个二分类问题,有3个基础模型,那么就采取投票制的方法,投票多者确定为最终的分类。 二、Averaging 对于回归问题,一个简单直接的思路是取平均。稍稍改进的方法是进行加权 ...
/deep-learning/基于caffe的deepid2实现(中).html 二、精髓,DeepID2 Loss ...
关于triplet loss的原理。目标函数和梯度推导在上一篇博客中已经讲过了。详细见:triplet loss原理以及梯度推导。这篇博文主要是讲caffe下实现triplet loss。编程菜鸟。假设有写的不优化的地方,欢迎指出。 1.怎样在caffe中添加新的layer ...