アンサンブル学習

モデルアンサンブル

複数の予測モデルを同時にトレーニングし、その予測を組み合わせて汎化誤差を低減するアプローチ。この技術により、強化学習システムの頑健性を向上させ、認識的不確実性を推定することができます。

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