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摘要
摘要
随着深度学习领域的高速发展,结合集成学习方法的深度集成学习被广泛
应用于各个领域,包括模式识别、智能驾驶、有哪些信誉好的足球投注网站推荐等等,深度集成模型通过
组合多个深度模型的输出来提高整体模型的准确度和泛化性能。然而,深度集成
模型在带来显著精度提升的同时也带来了成倍增长的计算开销,其推理过程所
需的额外计算和内存成本会在资源受限的场景下导致过高的时延和截止时间错
失率,这在实时业务等时延敏感任务上是不可被接受的。因此,如何对深度集成
模
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