如何使用Keras快速構(gòu)建集成卷積網(wǎng)絡(luò)模型？在統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，集成方法（ensemble method）使用多種學(xué)習(xí)算法以獲得更好的預(yù)測(cè)性能（相比單獨(dú)使用其中任何一種算法） 。和統(tǒng)計(jì)力學(xué)中的統(tǒng)計(jì)集成（通常是無窮集合）不同，一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)集成僅由一個(gè)離散的可選模型的離散集合組成，但通常擁有更加靈活的結(jié)構(gòu) [1] 。GitHub 地址：https://github.com/LawnboyMax/keras_ensemblng使用集成的主要?jiǎng)訖C(jī)是在發(fā)現(xiàn)新的假設(shè)，該假設(shè)不一定存在于構(gòu)成模型的假設(shè)空間中 。從經(jīng)驗(yàn)的角度看，當(dāng)模型具有顯著的多樣性時(shí)，集成方法傾向于得到更好的結(jié)果 [2] 。動(dòng)機(jī)在一個(gè)大型機(jī)器學(xué)習(xí)競(jìng)賽的比賽結(jié)果中，最好的結(jié)果通常是由模型的集成而不是由單個(gè)模型得到的 。例如，ILSVRC2015 的得分最高的單個(gè)模型架構(gòu)得到了第 13 名的成績(jī) 。而第 1 到 12 名都使用了不同類型的模型集成 。我目前并沒有發(fā)現(xiàn)有任何的教程或文檔教人們?nèi)绾卧谝粋€(gè)集成中使用多種模型，因此我決定自己做一個(gè)這方面的使用向?qū)?。我將使用 Keras，具體來說是它的功能性 API，以從相對(duì)知名的論文中重建三種小型 CNN（相較于 ResNet50、Inception 等而言） 。我將在 CIFAR-10 數(shù)據(jù)集上獨(dú)立地訓(xùn)練每個(gè)模型 [3] 。然后使用測(cè)試集評(píng)估每個(gè)模型 。之后，我會(huì)將所有三個(gè)模型組成一個(gè)集合，并進(jìn)行評(píng)估 。通常按照預(yù)期，這個(gè)集成相比單獨(dú)使用其中任何一個(gè)模型，在測(cè)試集上能獲得更好的性能 。有很多種不同類型的集成：其中一種是堆疊（stacking） 。這種類型更加通用并且在理論上可以表征任何其它的集成技術(shù) 。堆疊涉及訓(xùn)練一個(gè)學(xué)習(xí)算法結(jié)合多種其它學(xué)習(xí)算法的預(yù)測(cè) [1] 。對(duì)于這個(gè)示例，我將使用堆疊的最簡(jiǎn)單的一種形式，其中涉及對(duì)集成的模型輸出取平均值 。由于取平均過程不包含任何參數(shù)，這種集成不需要訓(xùn)練（只需要訓(xùn)練模型） 。本文介紹的集成的簡(jiǎn)要結(jié)構(gòu)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)首先，導(dǎo)入類和函數(shù)：from keras.models im

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