集成方法 Ensemble
一、bagging 用於基礎模型復雜、容易過擬合的情況，用來減小 variance（比如決策樹）。基礎模型之間沒有太多聯系（相對於boosting來說），訓練可以並行。但用 bagging 並不能有 ...
原文：深度學習的集成方法——Ensemble Methods for Deep Learning Neural Networks
本文主要參考Ensemble Methods for Deep Learning Neural Networks一文。 . 前言 神經網絡具有很高的方差，不易復現出結果，而且模型的結果對初始化參數異常敏感。 使用集成模型可以有效降低神經網絡的高方差 variance 。 . 使用集成模型降低方差 訓練多個模型，並將預測結果結合到一起，能夠降低方差。 多模型集成能起到作用的前提是，每個模型有自己的特 ...
2018-12-19 17:55 0 3745 推薦指數：
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