本周由侯麗博士給大家講解集成學習框架，介紹了Boosting提升框架的AdaBoost加權模型，Bagging與随機森林等，重點讨論了多樣性度量方法，大家重點讨論了多樣性增強方法，包括數據樣本擾動、輸入屬性擾動、輸出表示擾動、算法參數擾動等。在兩級學習的框架下，結合常用的決策樹、貝葉斯分類器、随機森林等作為一級分類器，采用深度神經網絡作為二級分類器，可以實現異構分類器的級聯與集成效果。
圖 侯麗博士主持集成學習讨論會
會議中，多位專業老師進行了跨專業的人工智能應用研發讨論，集中在生成式大模型應用基礎上，在建築、藝術的圖形、圖像、音頻、視頻等生成徽派特色的産出。在現有圖像大模型基礎上，采集徽派建築圖像數據，進行徽州建築特征的标注，構建專有的建築語料庫、竹雕語料庫等，通過微調訓練得到垂直領域大模型，完成大模型應用的最後一公裡。