所谓集成学习，就是训练多个机器学习模型，然后组合在一起，让它们协调工作。

俗话说，人多力量大，机器学习算法也是一样。

江寒经过一番认真的设计，确定了一个新的网络拓扑结构。

他从排名4~15的模型里，精心选择了7种，再加上“唯一优胜者”、“黑马中等生”、“书呆子”，一共10个神经网络。

将它们放在一起，简单地并联起来，组成了一个整体，然后设计了一个投票程序。

一张手写数字的图片输入网络后，会同时传递给10个神经网络模型，让它们各自进行计算，输出自己的预测结果。

如果大家的判断完全一致，那自然没什么问题。

但如果大家意见相左，就会启动投票程序，根据票数来决定最终的输出。

票数并不是平均分配的，在验证集上表现更好的模型，手里的选票也应该更多。

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