Ensemble learning combines several individual models to obtain better generalization performance. Currently, deep learning architectures are showing better performance compared to the shallow or traditional models. Deep ensemble learning models combine the advantages of both the deep learning models as well as the ensemble learning such that the final model has better generalization performance. This paper reviews the state-of-art deep ensemble models and hence serves as an extensive summary for the researchers. The ensemble models are broadly categorised into bagging, boosting, stacking, negative correlation based deep ensemble models, explicit/implicit ensembles, homogeneous/heterogeneous ensemble, decision fusion strategies based deep ensemble models. Applications of deep ensemble models in different domains are also briefly discussed. Finally, we conclude this paper with some potential future research directions.


翻译:综合学习结合了几种个人模型,以获得更好的概括性表现。目前,深层次学习结构与浅层次或传统模型相比表现较好。深层混合学习模式结合了深层次学习模式的优点以及共同学习模式的优点,这样最后模型就能更好地概括性表现。本文回顾了最先进的深层混合模型,因此为研究人员提供了广泛的总结。共同学习模式广泛分为包装、推动、堆叠、基于深层共同性关系的负相关模型、明确/隐含的集合、同质/异质共聚、基于深层共同性模型的决策融合战略。还简要讨论了在不同领域的深层混合模型的应用。最后,我们以一些潜在的未来研究方向来完成本文件。

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