Можно ли смешивать обученные модели нейросети?

Да, можно смешивать обученные модели нейросети. Этот процесс известен как ансамблирование моделей или объединение моделей.

Ансамблирование моделей нейросети предполагает создание единой модели путем комбинирования нескольких различных моделей нейросети. Каждая модель может иметь различные архитектуры, параметры и гиперпараметры, но все они должны быть обучены на одних и тех же входных данных. Когда эти модели объединены в единую модель, они работают вместе для улучшения качества предсказания.

Объединение моделей может быть полезным, когда каждая модель обладает своими уникальными характеристиками и способностями к обнаружению различных аспектов данных. Объединение таких моделей может помочь снизить ошибку предсказания, улучшить точность и устойчивость обучения.

Некоторые из методов объединения моделей нейросети включают в себя среднее арифметическое, взвешенное среднее, бустрап-агрегирование и стэкинг. Каждый из этих методов предоставляет уникальную стратегию для объединения моделей и может применяться в зависимости от конкретной задачи и доступных данных.