Artificiella neurala nätverk har framgångsrikt applicerats på en mängd olika maskininlärning uppgifter, inklusive bildigenkänning, semantisk segmentering, och maskinöversättning. Dock har få studier undersökt ensembler av artificiella neurala nätverk. I detta arbete undersökte vi flera allmänt använda ensemble metoder, inklusive oviktad medelvärde, majoritetsröstning, Bayes Optimal Classifier, och (diskrete) Super Learner, för bildigenkänning uppgifter, med djupa neurala nätverk som kandidatalgoritmer. Vi designade flera experiment, där kandidatalgoritmerna är samma nätverksstruktur med olika modellkontrollpunkter inom en och samma utbildningsprocess, nätverk med samma struktur men tränade flera gånger stokastiskt och nätverk med olika struktur. Dessutom har vi studerat överkonfidensfenomenet i de neurala nätverken, samt dess inverkan på ensemblemetoderna. Över alla våra experiment uppnådde Super Learner bästa prestanda bland alla ensemblemetoder i denna studie.
De drog slutsatsen att Super Learner uppnår bästa prestanda bland alla studerade ensemblealgoritmer REF.
The Relative Performance of Ensemble Methods with Deep Convolutional Neural Networks for Image Classification
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}