模型融合

模型融合是机器学习中的一种技术，它通过将多个模型的预测结果进行结合，以提高整体的预测性能。在端到端的机器学习场景中，模型融合可以应用于各种任务，如分类、回归和聚类等。，，在图像识别任务中，可以使用多个卷积神经网络（CNN）模型进行训练，然后将它们的预测结果进行加权平均或投票，以得到最终的预测结果。这样可以提高模型的准确性和鲁棒性。，，模型融合是一种有效的机器学习技术，可以在端到端的场景中提高模型的性能。