深度学习作为人工智能领域的核心驱动力，已在诸如图像识别、自然语言处理和语音识别等任务中取得了革命性的成功，单一的深度学习模型并非完美，它们常常对训练数据的微小扰动、超参数的选择或权重初始化的方式表现出高度的敏感性，这可能导致模型的泛化能力不稳定，为了解决这一根本问题，研究者们将一种经典的机器学习思想——集成学习——与深度学习相结合，催生了一个强大而鲁棒的领域：深度集成学习，它并非指代某一个特定的算法，而是一套系统的思想和方法论，旨在通过“集思广益”的方式,构建出比任何单个模型都表现更优异的预测系统。
核心理念：从“独断专行”到“群体智慧”
深度集成学习的核心思想朴素而深刻：多个模型的集体决策往往比任何一个单独模型的决策更为准确和可靠，想象一个复杂的医学诊断场景，一位顶尖专家的意见固然重要，但如果一个由多位不同领域专家组成的会诊团队共同商议，得出的上文小编总结通常会更为全面，更能避免个人偏见或知识盲区导致的误判，深度集成学习正是将这一“群体智慧”的理念应用于神经网络。
一个深度集成系统由多个独立的、或存在差异的深度学习模型（称为基学习器）组成，关键在于这些模型之间必须具备 多样性 ，如果所有模型都完全一样，那么它们犯的错误也将会是相同的，集成就失去了意义，通过构建多样化的模型集合，当某些模型在特定样本上预测错误时，其他模型可能预测正确，通过某种策略整合所有模型的预测结果，便可以相互弥补各自的短板,从而获得更高的整体性能和更强的稳定性。
实现深度集成的主要策略
构建一个有效的深度集成系统，主要包含两个层面：一是如何产生具有多样性的一组深度学习模型；二是如何融合这些模型的预测结果。
构建模型多样性的方法
模型多样性是集成成功的基石，在实践中,可以通过以下几种方式来创造差异性：
融合预测的策略
当一组训练好的模型准备就绪后，需要一种方法来聚合它们的输出,常用的融合策略如下表所示：
| 策略名称 | 核心思想 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| 平均法 | 对于回归任务，取所有模型预测值的平均值；对于分类任务，取所有模型预测概率的平均值（软投票）或预测类别的多数票（硬投票）。 | 实现简单，计算开销小，通常是稳定且有效的基准。 | 假设所有模型同等重要，无法区分模型性能的好坏。 |
| Stacking（堆叠） | 将基模型的预测结果作为新的特征，输入到一个“元模型”（Meta-Learner）中，由元模型学习如何最优地组合这些预测。 | 能够学习到更复杂的融合方式，通常潜力更高，性能上限。 | 结构复杂，训练分为多阶段，易产生过拟合，计算成本高。 |
| Boosting（提升） | 模型之间采用串行方式训练，后续模型重点关注前面模型预测错误的样本，通过迭代逐步修正错误。 | 能够有效降低偏差，对弱学习器有很强的提升能力。 | 对噪声数据敏感，训练过程是串行的，难以并行化，训练时间较长。 |
深度集成的显著优势
尽管带来了额外的计算成本,深度集成学习带来的收益是巨大且多方面的：
挑战与未来展望
深度集成学习并非万能药，其主要挑战在于 高昂的计算与存储成本 ，训练多个深度神经网络需要数倍甚至数十倍于单个模型的计算资源（GPU时间、内存）,部署和维护一个庞大的模型集群也相当困难。
为了应对这些挑战，学术界和工业界正在积极探索更高效的集成方法。 知识蒸馏 技术，训练一个小型的“学生”模型来模仿庞大“教师集成模型”的行为，从而在保持接近集成性能的同时，大幅降低了推理成本，像 快照集成 这样的方法，通过在一个训练周期内保存多个不同时间点的模型权重,以近乎零额外成本的方式实现模型集成。
展望未来，深度集成学习将继续向着更高效、更自动化、与特定领域更紧密结合的方向发展，随着AutoML（自动化机器学习）技术的成熟，自动化的集成学习也有望成为标配，让更多的开发者和研究者能够轻松地享受到“群体智慧”带来的红利。
相关问答 (FAQs)
问1：深度集成学习和单个深度学习模型相比，最主要的区别是什么？
答： 最主要的区别在于性能的稳定性和可靠性，单个深度学习模型像一个“专家”，虽然可能能力很强，但其表现容易受到随机初始化和数据细微变化的影响，存在一定的“偶然性”和“脆弱性”，而深度集成学习更像一个“专家委员会”，通过集合多个不同“专家”（模型）的意见，来平滑掉个别模型的极端或错误判断，这不仅通常能带来更高的平均预测精度，更重要的是，它显著提升了模型的泛化能力和鲁棒性，并且能够提供预测结果的不确定性估计,这是单个模型所不具备的。
问2：训练深度集成模型成本很高，有没有什么折中的方法？
答： 是的，针对深度集成学习的高昂成本，确实有一些行之有效的折中方法，最著名的技术之一是 知识蒸馏 ，该方法的核心思想是：首先训练一个由多个大型模型组成的、性能优越但笨重的“教师集成模型”；利用这个教师模型的输出（包括预测类别和各类别的概率分布，即“软标签”）来训练一个结构更简单、参数更少的“学生模型”，学生模型在学习真实标签的同时，也努力模仿教师模型的“思考方式”，最终往往能以接近单个模型的计算成本，达到接近整个教师集成模型的性能，还有像快照集成、Dropout作为集成等技术，它们通过巧妙的训练策略，在不显著增加训练负担的情况下生成多个多样化的模型,是实现高效集成的其他重要途径。
如何从零使用 Keras + TensorFlow 开发一个复杂深度学习模型
这篇文章介绍的是关于并行深度神经网络的设计。 在今年发布的两个机器学习项目中，cxxnet是最精彩的一个。 因为它包含了我们团队可以发挥到的机器学习和系统的各个方面的极致：除了前沿的深度学习之外，它的两个独到特点也是让我们在设计实现中最为享受的1)灵活的公式支持和极致的C++模板编程；深度神经网络的实现大致分两类：以python为主的编程效率派和以c++为核心的为代表的追逐性能派。 前者支持直接tensor的计算，而后者往往需要给每个神经网络的层和更新公式编写独立的cudakernel。 编程效率派认为机器学习程序员应该是写公式来达到代码最大的可读性和易改写性。 而很多以C++为核心的代码之所以没有支持非常灵活的张量计算，是因为因为运算符重载和临时空间的分配会带来效率的降低。 cxxnet的核心mshadow在这两者之间做了一个平衡。 使得我们在不损失效率的前提下可以通过模板编程技术允许开发者编写和matlab/numpy类似的代码，并且在编译时自动成优化的kernel。 其背后的expressiontemplate技术是我最喜欢的c++trick之一。 非常值得最求效率抽象和优美的同学了解。 因为采用了mshadow作为核心，直接导致cxxnet的各种实现可以非常简单可读，编写一份代码就可以在GPU和CPU上面跑。 使得其在代码简洁和可扩展上更加容易。 2)通用的并行参数共享和更新方案多卡和多机计算一直是大规模机器学习中一个让人兴奋的话题。 提到神经网络并行，最让我头疼的是可以选择的方案很多，而都涉及到不同的hack。 单机多卡到底是用P2P，还是拷贝到内存，是用stream开始开多线程。 分布式到底是用parameterserver，MPI还是自己写一个框架。 可以选择的方法很多。 设计出一个分布式的代码不难，困难的是如何让并行的接口自然的独立出来，使得其不会影响其它部分的实现。 经过不断地考虑，最终我决定采用了mshadow-ps这样一个统一的参数共享接口。 简单的说，mshadow-ps是一个GPU的异步parameterserver接口（应该也是目前为止唯一一个，因为GPU线程模型和CPU不同，原有的的ps库并不能直接用于GPU）。 异步通信对于神经网络的更新非常重要。 在backprop算法中，我们很早就可以获得梯度并且进行梯度同步，而只有到下一次forward到对应层的时候才会需要这个weight。 我和limu合作设计了ps风格的三个接口来解决这样的同步问题，Push/PullReq和Pullwait。 当获backprop得梯度的时候直接调用push把梯度发送出去，并且调用pullreq请求结果。 Push和Pullreq都是异步操作，背后会有单独的线程同时完成数据拷贝同步，以及拷回的操作。 而当我们需要weight之前在调用Pullwait来等待可能没有完成的操作。 这样简单的三个接口，使得我们可以经过很少的改动就可以设计出多卡和分布式的神经网络来，并且在调用这些接口的时候完全不需要关系同步的实现是什么。 值得一提的是，这样的编程模式把多GPU，分布式以及各个通信框架直接结合起来。 mshadow-ps支持单机多卡的GPUPS，以及基于parameter-server的分布式PS实现。 同样的也可以很容易MPI来支持多机通信。 使得一个统一的接口，可以完成从单机多卡到分布式各种后端实现的支持。 并且因为高效的异步通信，使得我们可以在alexnet上面达到linearspeedup(注：并行的难度在于计算和通信的时间比，weight少更加复杂的网络反而更加容易线性加速，而alexnet是非常困难的例子)。 经过团队里面大家不断地努力，cxxnet的V2终于可以和大家见面了。 除了上述介绍的技术亮点之外，还有各种好玩的特性。 现在把特点总结如下：1.轻量而齐全的框架：我们尽力维持最小的依赖库实现最多的功能。 推荐环境下仅需要CUDA,OpenCV,MKL或BLAS即可编译。 2.强大的统一的并行计算接口：基于mshadow-ps的并行计算接口采用了一份代码解决了多GPU，多机的异步同步。 同步和计算重叠，在多份测试中均可以得到线性加速比。 3.易于扩展的代码结构：cxxnet计算核心由mshadow提供。 Mshadow使用户可以编写numpy/matlab风格的代码，但仍具备手动优化cuda代码的灵活性。 CPU和GPU共享同一份代码，在编译期间通过模板自动翻译成CUDA/MKL调用。 另外一些特性包括支持：Nvidia原生卷积支持，可加速计算30%！5.及时更新的最新技术：我们将及时跟进学术界的动态，例如现在已经支持MSRA的ParametricRelu和Google的模型转换：支持将训练好的Caffe模型直接转化为cxxnet模型（本周内上线！）7.方便的语言接口：在Python中直接进行训练，方便可视化。 Matlab也将很快提供我们相信可以通过最简洁清晰的代码来完成高效的C++深度神经网络实现。 我们也欢迎对于系统和机器学习有兴趣的同学加入到项目中来
人工智能就其本质而言?
人工智能本质是对人类智能的模拟、延伸和扩展。 它借助计算机科学与技术，利用算法和数据让机器具备类人智能行为。 从原理看，通过机器学习、深度学习等技术，让机器从大量数据中学习规律，提升处理任务能力。 从表现形式上，能实现感知、理解、推理、决策等功能，可识别图像、理解语言、下棋博弈等。 其目的是为人类提供服务和帮助，解决复杂问题、提高效率、改善生活质量，应用于医疗、交通、金融等多领域。
深度学习调参有哪些技巧
通过将神经网络隐藏层的激活神经元以矩阵的形式可视化出来，能够让我们看到一些有趣的insights。 在[8]的头部，嵌入了一个web-based的CNN网络的demo，可以看到每个layer activation的可视化效果。 在[14]里为几种不同的数据集提供了CNN各个layer activation的可视化效果示例，在里头能够看到CNN模型在Mnist/CIFAR-10这几组数据集上，不同layer activation的图形化效果。
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