提高模型準確率：組合模型
各位朋友，新年好! 隨著春節假期的結束，想必大家陸陸續續返回工作崗位，開始新的一年的拼搏。我也會繼續努力，爭取在深度學習方面更進一步，接下來，我將繼續聊一聊深度學習在計算機視覺中的應用。
在前面的《站在巨人的肩膀上：遷移學習 》和《再談遷移學習：微調網路 》兩篇文章中，我們介紹了遷移學習的強大之處。然而，人們探索新知識總是永無止境，在提高深度學習模型準確率方面，仍在孜孜不倦的追求著。這篇文章將介紹一種提升模型準確率的方法：組合模型。
從字面上理解，組合模型並不難解釋，簡單說，就是為深度學習建立多個模型，然後用多個模型來預測，採取投票或平均法來決定最後的預測結果。稍微想一想，似乎比較好理解，俗話說，三個臭皮匠，頂個諸葛亮 。多個模型投票的結果，應該好於單個模型的準確率。當然，機器學習看起來有些不靠譜（拿概率說事），但還是建立在嚴密的理論基礎之上，組合模型提高準確率如果僅僅建立在一條諺語之上，不足以說服人，也沒辦法讓人接受。
事實上，組合模型是建立在一個稱為琴生不等式 （Jensen’s inequality）之上，該公式以丹麥數學家約翰·琴生 （Johan Jensen）命名，給出了積分的凸函式值和凸函式的積分值間的關係。有興趣的同學可以去Google一下，看看這個公式有何神奇之處，我也找了一些資料，然而…沒看懂，只瞭解其大意是說，可能某個的模型的誤差低於所有模型的平均值，但由於我們沒有可以用來“選擇”此模型的標準，所以我們可以確信所有模型的平均值不會比隨機選擇一個模型差。是不是還是有些暈乎？嗯，這個不重要，我們用實踐來檢驗一下是不是有效吧。
接下來，我們就要準備訓練多個機器學習模型。我們也不用把問題複雜化，設計多種網路結構的模型，最簡單的方法是，採用相同的網路結構，甚至使用相同的超引數，但訓練出不同的引數。閒話少說，直接上程式碼：
((trainX, trainY), (testX, testY)) = cifar10.load_data()
trainX = trainX.astype("float") / 255.0
testX = testX.astype("float") / 255.0
lb = LabelBinarizer()
trainY = lb.fit_transform(trainY)
testY = lb.transform(testY)
labelNames = ["airplane", "automobile", "bird", "cat", "deer", "dog", "frog", "horse", "ship", "trunk"]
aug = ImageDataGenerator(rotation_range=10, width_shift_range=0.1, height_shift_range=0.1, horizontal_flip=True,
fill_mode="nearest")
for i in np.arange(0, args["num"]):
print("[INFO] training model {}/{}".format(i + 1, args["num"]))
opt = SGD(lr=0.01, decay=0.01/40, momentum=0.9, nesterov=True)
model = MiniVGGNet.build(width=32, height=32, depth=3, classes=10)
model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer=opt, metrics=["accuracy"])
H = model.fit_generator(aug.flow(trainX, trainY, batch_size=64), validation_data=(testX, testY), epochs=40,
steps_per_epoch=len(trainX)//64, verbose=1)
p = [args["models"], "model_{}.model".format(i)]
model.save(os.path.sep.join(p))
程式碼比較容易理解，採用cifar10資料集訓練，10種類別標籤，對輸入資料進行了資料擴充(data augmentation)，這個資料擴充是隨機實時進行，加上訓練資料集和驗證資料集也是隨機劃分，所以最後訓練出的網路引數有所不同，訓練完成之後，將模型序列化到檔案，供後面使用。迴圈num遍，就產生了num個模型。
接下來就是依次載入個模型檔案，每個模型分別進行預測，然後取均值：
(testX, testY) = cifar10.load_data()[1]
testX = testX.astype("float") / 255.0
labelNames = ["airplane", "automobile", "bird", "cat", "deer", "dog", "frog", "horse", "ship", "trunk"]
lb = LabelBinarizer()
testY = lb.fit_transform(testY)
model_paths = os.path.sep.join(args["models"], "*.model")
model_paths = list(glob.glob(model_paths))
models = []
for (i, model_path) in enumerate(model_paths):
print("[INFO] loading model {}/{}".format(i + 1, len(model_paths)))
models.append(load_model(model_path))
print("[INFO] evaluating ensemble ...")
predictions = []
for model in models:
predictions.append(model.predict(testX, batch_size=64))
predictions = np.average(predictions, axis=0)
print(classification_report(testY.argmax(axis=1), predictions.argmax(axis=1), target_names=labelNames))
上面的程式碼，程式碼量相對於單個模型而言，並沒有增加多少，只是多了一個迴圈，多了一個取平均值，但訓練過程卻多了num倍，我用電腦訓練5個模型，結果花了一晚上還沒有訓練完:(
最後測試的結果如何呢？通過組合多個網路的輸出，成功將準確度從83％提高到84％，即使這些網路使用完全相同的超引數在同一資料集上進行訓練。有資料表明，採用組合模型，通常準確度有1-5％的提升。
看到這兒，你可能會有些失望，費了這麼大的勁，好像也沒啥提升，但是別忘了，在醫療領域、自動駕駛領域，即使費上好大的力氣，準確率能夠提升小數點後面幾位，都是值得的。就像每年度的kaggle競賽，人們依然在孜孜不倦的追求著準確率的提升。
以上例項均有完整的程式碼，點選閱讀原文，跳轉到我在github上建的示例程式碼。
另外，我在閱讀《Deep Learning for Computer Vision with Python》這本書，在微信公眾號後臺回覆“計算機視覺”關鍵字，可以免費下載這本書的電子版。