在日常生活中，人们在做决策时往往会咨询多个人的意见，因为不同的人可能会从不同的角度来处理同一个问题。那么，为什么不能在深度学习领域中也采用这种方法，以获得更加稳健的结果呢？作为一名程序员，曾与几种深度学习模型如CNN、VGG16、DenseNet201、ResNet50等合作。在这篇文章中，将创建一个卷积神经网络的集成模型。
集成方法是一种将多个学习算法结合起来以获得它们集体性能的过程，即通过结合多个模型来提高现有模型的性能，从而得到一个可靠的模型。正如图中所示，模型被堆叠在一起以提高它们的性能，并得到一个最终的预测结果。
在大多数应用中，单独的深度学习模型已经证明了它们的有效性，但总是有使用一组深度学习模型来执行相同任务的空间，作为集成方法的一部分。
CNN几乎被应用在各个领域，例如视觉搜索、推荐引擎等。以下是CNN的一些用例：
CNN由四个主要层组成：卷积层、修正单元层、池化层和连接层。所有这些组件像一个运转良好的机器一样工作，根据输入数据提供预测。CNN获取输入，即一个3维对象的图像，然后CNN将像素分组，然后通过过滤器进行处理。
让开始集成CNN，首先导入Python所需的库，如下所示。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten, Conv2D, MaxPool2D, BatchNormalization
from keras.optimizers import Adam, RMSprop
Pandas用于读取数据集中提供的CSV文件，NumPy用于对数据执行基于数学的操作，matplotlib用于表示图表、图像等。
接下来，从本地目录或任何其他在线网站导入数据。这里使用的数据集是一个用于诊断糖尿病视网膜病变的眼底图像数据集，包含3662张图像，分为以下几类。
x_train = train_datagen.flow_from_directory(r"C:Users----colored_images", target_size=(64,64), batch_size=32, class_mode='categorical')
x_test = train_datagen.flow_from_directory(r"C:Users----test", target_size=(64,64), batch_size=32, class_mode='categorical')
‘class_mode’属性用于确定训练数据中的类别或类别数量。在这种情况下，训练数据被分为5个类别，如轻度、中度、重度、健康、增殖性糖尿病视网膜病变。如果只有两个类别，则class_mode必须是‘Binary’。接下来的步骤包括集成CNN。使用10个单独的网络，然后使用for循环来执行模型。
for j in range(nets):
model[j].save('ensemble.h5')