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Deep Ensemble

Méthode d'ensemble appliquée aux réseaux de neurones profonds où plusieurs modèles avec différentes initialisations ou architectures sont entraînés indépendamment. Cette technique améliore la robustesse des prévisions et quantifie l'incertitude du modèle de manière efficace.

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