快照集成（Snapshot Ensembling）

快照集成是一种集成学习方法，用于提高机器学习模型的性能。它通过在训练过程中创建多个模型的快照，并将这些快照组合起来，形成一个集成模型。这些快照可以通过在不同的训练迭代中保存模型的参数来获取，也可以通过在不同的数据采样或超参数设置下训练模型来获取。

快照集成的核心思想是利用模型在训练过程中的不同状态来捕捉模型的不确定性。每个快照都代表了模型在训练过程中的一个局部最优点，而集成模型则通过对这些局部最优点进行平均或投票来得出最终的预测结果。这种集成方法可以减少模型的过拟合，并提高模型的泛化能力。

快照集成在各种机器学习任务中都有应用，包括图像分类、目标检测、语音识别等。它已经在许多竞赛和实际应用中取得了很好的效果，成为一种有效的模型集成方法。