新着情報TOP > keras ensemble 예제

keras ensemble 예제

그러나 나중에 쉽게 배포할 수 있도록 앙상블 모델을 빌드하고 단일 모델로 저장하려고 합니다. 모델 의 결과는 우리가 더 나은 수행하기 위해 잘 구성된 가중 평균 앙상블을 기대하는 비교의 포인트로 사용할 수 있습니다. 또한 홀드아웃 유효성 검사 데이터 집합을 사용하여 앙상블에서 레벨 1 또는 메타 학습자 학습을 학습합니다. 메타 학습자는 과적합을 방지하기 위해 레벨 0 모델을 학습하는 데 사용되는 예제에 대해 별도의 데이터 집합에 대해 학습하는 것이 중요합니다. 이 문서의 목적은 앙상블 학습의 개념을 소개하고이 기술을 사용하는 알고리즘을 이해하는 것입니다. 이 다양한 주제에 대한 이해를 강화하기 위해 실제 문제에 대한 실습 사례 연구를 사용하여 Python의 고급 알고리즘을 설명합니다. 좋은 기사. 그러나, 나는 케라스 모델에 대한 앙상블을 찾고 있습니다. 당신은 당신의 지식을 하시기 바랍니다 공유 할 수 있습니까? 내가 가진 또 다른 오류는 모델을로드 할 때 그들 중 일부는 동일한 레이어 이름을 가지고 일어났다. 그러나 이름 바꾸기 함수는 입력 레이어에서 작동하지 않으므로 `Model(입력=ensemble_input…)`의 코드는 입력 레이어 이름에 중복이 있다는 오류를 발생시게 됩니다.

새 모델에 대한 입력으로 일부 피처가 있는 1,000개의 예제가 필요합니다. 5개의 모델이 있고 각 모델이 예제당 세 가지 예측을 한다는 점을 감안할 때 하위 모델에 제공된 각 예제에 대해 15(3 x 5) 기능이 있습니다. 하위 모델의 [1000, 5, 3] 모양의 예측을 [1000, 15] 모양의 배열로 변환하여 Reshape() NumPy 함수를 사용하여 메타 학습기를 학습하고 최종 두 차원을 평평하게 할 수 있습니다. stacked_dataset() 함수는 이 단계를 구현합니다. 앙상블 모델 정의는 매우 간단합니다. 이전 모델 간에 공유되는 동일한 입력 계층을 사용합니다. 최상위 레이어에서 앙상블은 Average() 병합 레이어를 사용하여 세 모델의 출력의 평균을 계산합니다. 랜덤 포리스트는 배깅 기술을 따르는 또 다른 앙상블 기계 학습 알고리즘입니다. 그것은 배깅 추정 알고리즘의 확장이다. 임의 포리스트의 기본 추정기는 의사 결정 트리입니다. 백킹 메타 추정기와 달리 임의 포리스트는 의사 결정 트리의 각 노드에서 최상의 분할을 결정하는 데 사용되는 피처 집합을 임의로 선택합니다. 두 개의 훈련 가능한 조합이 생성됩니다.

하나는 앙상블의 최고의 신경망의 출력의 평균을 대체하고, 두 번째는 가지 치기와 평균을 대체합니다. 따라서 두 옵션 모두에 대해 분류 품질 점수가 필요합니다. 스태킹 앙상블에 대한 훌륭한 유익한 게시물! 현재 미리 학습된 모델(Inception, VGG, Resnet)을 사용하고 전송 학습을 사용하여 특정 의료 이미지에 대한 모델을 학습하고 있습니다. 이제 이 모델의 인스턴스를 스태킹 앙상블의 일부로 사용할 수 있습니다. 다음은 R에서 앙상블 학습에 대한 기사입니다 : 기계 학습에서 앙상블 모델을 구축하는 방법? (R의 코드) 앙상블을 사용하기위한 주요 동기는 반드시 내장된 모델의 가설 공간 내에 포함되지 않는 가설을 찾는 것입니다.