标签： tensorflow keras statistics prediction ensemble-learning
我正在尝试建立一个包含50个简单LSTM模型的模型。当使用测试数据进行测试时，一组10个模型给出的怪异结果与其他40个完全不同。因此，将50个模型聚集在2个整体模型中。两者在未知数据集上的准确度均为65％。但是，如果对它们进行平均，精度会下降到50％。有没有办法利用他们的多样性？