【发布时间】：2017-12-17 07:29:15
【问题描述】：
我创建了 22 个不同的卷积神经网络，它们都测试图像中是否存在唯一对象（每个分类器都是唯一的）。
测试集中的每个样本都有一个 22 长的向量的输出，看起来像这样 [0, 1, 1, 0, 0, 1, ..., 1]，向量的二进制性质表示特定对象的存在/不存在。
我已经在 keras 中实现了这一点，并且 22 个模型的平均准确率达到了 97% 左右。是否有任何特定的集成方法可以让我组合所有 22 个分类器？
【问题讨论】：
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您应该计算单个预测的准确度，这是模型的平均值，而不是准确度的平均值。
标签： machine-learning neural-network classification conv-neural-network ensemble-learning