文章 "深度神经网络 (第六部分)。神经网络分类器的融合: 引导聚合"

MetaQuotes 2018.08.08 08:13

本文讨论了用引导聚合结构构建并训练神经网络融合的方法。它还确定了构成融合的各独立神经网络分类器的超参数优化的特性。本文中所创建的神经网络融合的品质将与该系列前一篇文章中获得的优化神经网络的品质进行比较。已考虑到进一步提高融合分类品质的可能性。

尽管事实上，在融合当中的单体分类器的超参数是凭直觉选择的，且显然不是最优的，但是利用平均和简单多数表决获得了较高且稳定的分类品质。

总结以上所有内容。示意性地，创建和测试神经网络融合的整个过程可以分为 4 个阶段:

图例3. 利用平均/表决合并器训练和测试神经网络融合的结构

文章 "深度神经网络 (第六部分)。 神经网络分类器的融合: 引导聚合"