賽題：零基礎⼊入⻔門cv賽事- 街景字元編碼識別
在上一章我們學習了如何構建驗證集，如何訓練和驗證。本章作為本次賽題學習的最後一章，將會講解如何使用集
成學習提高**精度。
本章講解的知識點包括:整合學習方法、深度學習中的整合學習和結果後處理思路。
1.學習 整合學習方法以及交叉驗證情況下的模型整合
2. 學會使用深度學習模型的整合學習
在機器學習中的整合學習可以在一定程度上提高**精度，常見的整合學習方法有
stacking
、bagging
和boosting
，
同時這些整合學習方法與具體驗證集劃分聯絡緊密。
由千深度學習模型一般需要較長的訓練週期，如果硬體裝置不允許建議選取留出法，如果需要追求精度可以使用交
叉驗證的方法。
下面假設構建了
10折交叉驗證，訓練得到10個
cnn模型。
那麼在10
個cnn
模型可以使用如下方式進行整合:
對**的結果的概率值進行平均，然後解碼為具體字元；
對**的字元進行投票，得到最終字元。
此外在深度學習中本身還有一些整合學習思路的做法，值得借鑑學習:
dropout
可以作為訓練深度神經網路的一種技巧。在每個訓練批次中，通過隨機讓一部分的節點停止工作。同時在
**的過程中讓所有的節點都其作用。
經常出現在在先有的
cnn網路中，可以有效的緩解模型過擬合的情況，也可以在**時增加模型的精度。
加入dropout
後的網路結構如下:
# 定義模型
class svhn_model1(nn.module):
def __init__(self):
super(svhn_model1, self).__init__()
# cnn提取特徵模組
self.cnn = nn.sequential(
nn.conv2d(3, 16, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2)),
nn.relu(),
nn.dropout(0.25),
nn.maxpool2d(2),
nn.conv2d(16, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2)),
nn.relu(),
nn.dropout(0.25),
nn.maxpool2d(2),)#
self.fc1 = nn.linear(32*3*7, 11)
self.fc2 = nn.linear(32*3*7, 11)
self.fc3 = nn.linear(32*3*7, 11)
self.fc4 = nn.linear(32*3*7, 11)
self.fc5 = nn.linear(32*3*7, 11)
self.fc6 = nn.linear(32*3*7, 11)
def forward(self, img):
feat = self.cnn(img)
feat = feat.view(feat.shape[0], -1)
c1 = self.fc1(feat)
c2 = self.fc2(feat)
c3 = self.fc3(feat)
c4 = self.fc4(feat)
c5 = self.fc5(feat)
c6 = self.fc6(feat)
return c1, c2, c3, c4, c5, c6
測試集資料擴增（
test time augmentation
，簡稱tta
)也是常用的整合學習技巧，資料擴增不僅可以在訓練時候用，而且可以同樣在**時候進行資料擴增，對同乙個樣本**三次，然後對三次結果進行平均。
# tta 次數
for _ in range(tta):
test_pred =
with torch.no_grad():
for i, (input, target) in enumerate(test_loader):
c0, c1, c2, c3, c4, c5 = model(data[0])
本章的開頭已經提到，假設我們訓練了10個
cnn則可以將多個模型的**結果進行平均。但是加入只訓練了乙個
cnn模型，如何做模型整合呢?
在**snapshot ensembles
中，作者提出使用
cyclical learning rate
進行訓練模型，並儲存精度比較好的一些
checkopint
，最後將多個
checkpoint
進行模型整合。
由千在cyclical learning rate
中學習率的變化有週期性變大和減少的行為，因此
cnn模型很有可能在跳出區域性最優進入另乙個區域性最優。在
snapshot
**中作者通過使用表明，此種方法可以在一定程度上提高模型精度，但需要更長
的訓練時間。
在不同的任務中可能會有不同的解決方案，不同思路的模型不僅可以互相借鑑，同時也可以修正最終的**結果。
在本次賽題中，可以從以下幾個思路對**結果進行後處理:
統計中每個位置字元出現的頻率，使用規則修正結果；
單獨訓練乙個字元長度**模型，用來**中字元個數，並修正結果。
在本章中我們講解了深度學習模型做整合學習的各種方法，並以此次賽題為例講解了部分**。以下幾點需要同學
們注意:
整合學習只能在一定程度上提高精度，並需要耗費較大的訓練時間，因此建議先使用提高單個模型的精度，再
考慮整合學習過程；
具體的整合學習方法需要與驗證集劃分方法結合，
dropout
和tta
在所有場景有可以起作用。
Datawhale 學CV task 5模型整合
記錄幾個關於模型整合的問題 1 validate set的留出法 還有k 折交叉驗證 常見的整合學習方法有stacking bagging和boosting，同時這些整合學習方法與具體驗證集劃分聯絡緊密。原來常說的整合學習，跟驗證集劃分相關，以前常看到整合，但不知道是怎麼做，以為是多個模型test結...
零基礎入門CV Task 05 模型整合
在上一章我們學習了如何構建驗證集，如何訓練和驗證。本章作為本次賽題學習的最後一章，將會講解如何使用整合學習提高 精度。本章講解的知識點包括 整合學習方法 深度學習中的整合學習和結果後處理思路。在機器學習中的整合學習可以在一定程度上提高 精度，常見的整合學習方法有stacking bagging和bo...
Task5 模型整合
1.整合學習方法 假設你有許多基礎分類器 簡單的分類規則 則組合 這些分類規則可能是乙個好主意,可能會比單個規則獲得 更高的精度 選擇基礎分類器時候往往主要考慮的是其簡單性,而非精 度 基礎分類器應該對總體中的一部分不同個體是精確的,他 們組合起來可以有效處理所有個體 即互為補充 基礎分類器之間的差...