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如何集成两个经过不同训练的神经网络？

集成两个经过不同训练的神经网络可以通过以下几种方法实现：

  1. 模型融合（Model Fusion）：将两个神经网络的权重进行融合，生成一个新的模型。常见的融合方法包括加权平均、投票法和堆叠法。加权平均是指将两个模型的预测结果按照一定权重进行加权求和，得到最终的预测结果。投票法是指将两个模型的预测结果进行投票，选择得票最多的结果作为最终预测结果。堆叠法是指将两个模型的预测结果作为输入，再通过一个额外的模型进行训练，得到最终的预测结果。
  2. 特征融合（Feature Fusion）：将两个神经网络的特征进行融合，生成一个新的特征表示。常见的融合方法包括拼接、加权拼接和注意力机制。拼接是指将两个神经网络的特征在某个维度上进行拼接，得到一个更丰富的特征表示。加权拼接是指将两个神经网络的特征进行加权拼接，通过学习权重来决定每个特征的重要性。注意力机制是指通过学习一个权重向量，来决定两个神经网络特征的重要性，然后将两个特征进行加权融合。
  3. 迁移学习（Transfer Learning）：将一个神经网络的部分或全部层迁移到另一个神经网络中，以利用已经训练好的模型在新任务上进行微调。迁移学习可以通过冻结某些层的权重，只微调部分层的权重，或者将某些层的权重复制到新的神经网络中。
  4. 集成学习（Ensemble Learning）：将两个神经网络的预测结果进行集成，得到最终的预测结果。常见的集成方法包括投票法、平均法和堆叠法。投票法是指将两个神经网络的预测结果进行投票，选择得票最多的结果作为最终预测结果。平均法是指将两个神经网络的预测结果进行平均，得到最终的预测结果。堆叠法是指将两个神经网络的预测结果作为输入，再通过一个额外的模型进行训练，得到最终的预测结果。

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相关搜索:如何使用经过训练的神经网络模型？如何在python中测试经过训练的神经网络？如何训练不同类型数据的神经网络？如何使用英特尔集成显卡训练神经网络如何在Python中使用经过训练的Matlab神经网络进行检测如何将两个不同的经过训练的ML模型合并为一个？是否有可能扩展经过训练的神经网络以识别其他模式使用经过R训练的神经网络来预测C++中的新数据Keras :我如何“合并”两个不同神经网络的输出来训练解码器？多任务学习:训练神经网络，使其具有两个类的不同损失函数？如何同时为两个不同的训练集和不同的代价函数训练Keras模型如何保存我训练好的神经网络？如何在不同的分辨率下使用经过训练的深度学习模型？如何恢复、更新和保存经过训练的模型如何对这个经过训练的模型进行预测？如何检验训练好的神经网络的预测输出Keras:如何使用经过训练的网络进行快速预测？如何在新输入上使用经过训练的模型？如何加载经过训练的模型来推断预测数据TensorFlow -如何在不同的测试数据集上使用经过训练的模型进行预测？
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    模型的独立学习方式

    集成学习首要的问题是如何集成多个模型，比较常用的集成策略有直接平均、加权平均等。...Boosting类方法的关键是如何训练每个弱分类器以及对应的权重。为了提高集成的效果，应尽可能使得每个弱分类器的差异尽可能大。...协同训练 协同训练（Co-Training）是自训练的一种改进方法，通过两个基于不同视角的分类器来相互促进。很多数据都有相对独立的不同视角。...首先在训练集上根据不同视角分别训练两个模型和然后用和在无标记数据集上进行预测，各选取预测置信度比较高的样本加入到训练集，重新训练两个不同视角的模型，并不断重复这个过程（需要注意的是协同算法要求两种视图时条件独立的...多任务学习的主要挑战在于如何设计多任务之间的共享机制，在传统的机器学习任务中很难引入共享信息，但是在神经网络中就变得简单了许多，常见的以下四种： 硬共享模式：让不同任务的神经网络模型共同使用一些共享模块来提取一些通用的特征

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    直播预告 | 姚班校友李远志​：理解深度学习中的集成、知识蒸馏和自蒸馏

    在实践中，即使对几个经过相同训练的神经网络（具有相同的架构，在相同的训练数据基础上，使用相同的训练配置），仅使它与训练中使用的随机种子不同，例如初始化或随机梯度下降的选择，再与任何单个模型相比，都可以显著提高其性能...此外，集成模型的卓越测试性能可在之后“提炼”为单个模型，只需训练此模型以匹配原始训练数据集上的集成输出，而无需真实的标签。...首先，实验表明深度学习中的集成/知识蒸馏与传统学习方式非常不同，尤其是与随机特征映射或神经切线内核特征映射不同，甚至可能超出现有定理的范围。...因此，为了正确理解深度学习中的集成和知识蒸馏，我们研究出一个理论，当数据具有我们称为“多视图”的结构时，独立训练的神经网络的集成被证明可以提高测试准确性，同时无需真实的标签，仅通过训练单个模型来匹配集成输出...我们的研究结果揭示了集成如何以与传统定理完全不同的方式在深度学习中发挥作用，以及与真实数据标签相比，可用于知识蒸馏的“暗知识”如何隐藏在集成的输出中。

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    深度学习笔记之《解析卷积神经网络》附下载地址

    难免会出现以下两个问题： 针对每个问题，都需要选择或者设计新的特征以及机器学习算法，这样的代价比较大。...上述内容也就凸显出深度学习在这些方面的必要性，但是同样地深度学习也具有一些问题，比如一直被人诟病的解释性问题或者叫黑盒问题，以及在实际训练过程中如何让网络快速收敛并且达到实际之初的期望等。...如何传递梯度？）等 卷积神经网路之纸上得来终觉浅 在真实场景下，训练一个好的深度学习模型，掌握上述内容往往是不够的，还有一些实践的知识需要了解。...对于不平衡样本，需要从数据、算法两个层面解决。...多模型集成（多模型生成，同一模型不同初始化、同一模型不同训练轮数、不同目标函数、不同网络结构；多模型集成，直接平均、加权平均、投票法、堆叠法（将集成结果作为新的特征训练另一个模型，这里的模型可以是神经网络

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    iScience｜不确定性量化问题：我们可以相信AI在药物发现中的应用吗？

    在药物发现项目中，数据噪声总是来自于不同的实验测量，这些测量结果因两个主要误差源而变得复杂：系统误差和随机误差。...图3 传统神经网络与贝叶斯神经网络的比较 传统神经网络的输出和参数是确定性值（A和C），而在贝叶斯神经网络中它们是分布（B和D）。 基于集成的方法 长期以来，人们一直观察到集成学习可以提高预测性能。...基于集成 UQ方法的图示 （A）数据扰动。子模型基于原始训练集的不同子集进行训练。 （B）特征扰动。子模型基于原始样本特征的不同子集进行训练。 （C）输出扰动。模型的输出不再是确定性值，而是差异。...鉴于训练数据的标签不确定性与上述模型的MAA之间的密切关系，可将模型的MAA估计问题分为两个子问题：（1）如何估计当前可用数据中的标签不确定性，以及（2）如何量化标签不确定性与MAA之间的关系。...对于回归问题，经过良好校准的不确定性可以被视为误差的方差，因此有一种直观的方法可以将预测和不确定性组合成信息更丰富的格式，例如置信区间。但是，对于分类问题，将这两个部分集成在一起并不容易。

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    南大周志华团队开源深度森林软件包DF21：训练效率高、超参数少，普通设备就能跑

    但是，由于基于决策树的集成模型在具体实现当中，经常会遇到内存不足，硬件效率不如神经网络等问题，是推动其大规模应用的主要瓶颈之一。...深度森林，机器学习的新方向 深度森林的特点在于很少的超参数和自适应复杂度，在不同规模的模型上，深度森林都可以做得很好。 近十几年来，深层神经网络的发展在机器学习领域取得了显著进展。...其次，如果是这样，如何在没有反向传播的帮助下，联合地训练这种模型？本文的目的就在于提供这种尝试。 2017 年，周志华和冯霁等人提出了深度森林框架，这是首次尝试使用树集成来构建多层模型的工作。...同时，该论文仍然不清楚如何利用森林来构建多层模型，并明确地测试其表征学习能力。由于很多之前的研究者认为，多层分布式表征可能是深度神经网络成功的关键，为此我们应该对表征学习进行这样的探索。...该工作力求利用两个方面的优势：树集成的出色性能和分层分布式表征的表达能力（主要在神经网络中进行探索）。

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