一、集成学习方法

在机器学习中的集成学习可以在一定程度上提高预测精度，常见的集成学习方法有Stacking、Bagging和Boosting，同时这些集成学习方法与具体验证集划分联系紧密。

由于深度学习模型一般需要较长的训练周期，如果硬件设备不允许建议选取留出法，如果需要追求精度可以使用交叉验证的方法。

下面假设构建了10折交叉验证，训练得到10个语义分割模型。

那么在10个CNN模型可以使用如下方式进行集成：

对预测的结果的概率值进行平均，然后解码为具体字符；
对预测的字符进行投票，得到最终字符；

二、深度学习中的集成学习

1.Dropout

略

2.TTA

测试集数据扩增（Test Time Augmentation，简称TTA）也是常用的集成学习技巧，数据扩增不仅可以在训练时候用，而且可以同样在预测时候进行数据扩增，对同一个样本预测三次，然后对三次结果进行平均。

for idx, name in enumerate(tqdm_notebook(glob.glob('./test_mask/*.png')[:])):image = cv2.imread(name)image = trfm(image)with torch.no_grad():image = image.to(DEVICE)[None]score1 = model(image).cpu().numpy()score2 = model(torch.flip(image, [0, 3]))score2 = torch.flip(score2, [3, 0]).cpu().numpy()score3 = model(torch.flip(image, [0, 2]))score3 = torch.flip(score3, [2, 0]).cpu().numpy()score = (score1 + score2 + score3) / 3.0score_sigmoid = score[0].argmax(0) + 1

3.Snapshot

本章的开头已经提到，假设我们训练了10个CNN则可以将多个模型的预测结果进行平均。但是加入只训练了一个CNN模型，如何做模型集成呢?

在论文Snapshot Ensembles中，作者提出使用cyclical learning rate进行训练模型，并保存精度比较好的一些checkopint，最后将多个checkpoint进行模型集成。

由于在cyclical learning rate中学习率的变化有周期性变大和减少的行为，因此CNN模型很有可能在跳出局部最优进入另一个局部最优。在Snapshot论文中作者通过使用表明，此种方法可以在一定程度上提高模型精度，但需要更长的训练时间。

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