Cách triển khai Ensemble (hợp nhất mô hình) với Keras trong Python

TensorFlow framework ML của Google. Keras API deep learning Python trên TensorFlow. Functional API hỗ trợ mô hình lồng nhau (nested models) để ensemble.

Sử dụng Google Colab. Code tạo ensemble bằng cách trung bình dự đoán của 3 mô hình con:

Ví dụ

def get_model():
    inputs = keras.Input(shape=(128,))
    outputs = layers.Dense(1)(inputs)
    return keras.Model(inputs, outputs)

print("Gọi phương thức 'get_model'")
model_1 = get_model()
model_2 = get_model()
model_3 = get_model()

my_inputs = keras.Input(shape=(128,))
y1 = model_1(my_inputs)
y2 = model_2(my_inputs)
y3 = model_3(my_inputs)

print("Trung bình các lớp trong mô hình")
my_outputs = layers.average([y1, y2, y3])

print("Tạo ensemble model")
ensemble_model = keras.Model(inputs=my_inputs, outputs=my_outputs)

Nguồn: TensorFlow Guide

Đầu ra

Gọi phương thức 'get_model'
Trung bình các lớp trong mô hình
Tạo ensemble model

Giải thích

• Mô hình có thể lồng nhau (chứa sub-model).
• Sub-model dùng cho ensemble: kết hợp nhiều mô hình thành một, trung bình dự đoán.